MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2762181356 · doi:10.1080/02602938.2017.1380161

Team dynamics feedback for post-secondary student learning teams

2017· article· en· W2762181356 sur OpenAlexaff
Tom O’Neill, Amanda Deacon, Katherine Gibbard, Nicole Larson, Genevieve Hoffart, Julia Smith, B. L. M. Donia

Notice bibliographique

RevueAssessment & Evaluation in Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTeam compositionTeam effectivenessContext (archaeology)Medical educationHealth careTeamworkSuitePerceptionApplied psychologyKnowledge managementComputer scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current research, we introduce the team CARE model for supporting team development during post-secondary education. Team CARE is part of a larger suite of assessments at itpmetrics.com. Team CARE is a free, online, survey-based assessment that allows team members to rate their team’s health and functioning in four key categories (communicate, adapt, relate and educate), as well as provide written feedback about the team’s functioning to add nuance and supplemental context to the numeric scores. Team members completing the assessment receive a report documenting their team’s scores on the variables measured. We report on data from student learning teams suggesting that the variables in the team CARE model are reliable, and that they are correlated with team performance outcomes. Students’ perceptions of the tool were also examined, and the findings suggest that team CARE is perceived to be valuable, useful and easy to use. Recommendations for practice are detailed, including sample assessment schedules for teams with differing life spans. Implications for future research and implementation are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAssessment & Evaluation in Higher EducationMême sujetTeam Dynamics and PerformanceTravaux en français237 207