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Enregistrement W2770966357 · doi:10.1080/13611267.2017.1403609

Mapping psychology students’ perspective on group peer-tutoring in statistics

2017· article· en· W2770966357 sur OpenAlex
Michael Cantinotti, Marjorie Désormeaux-Moreau, Marcos Alencar Abaíde Balbinotti

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMentoring & Tutoring Partnership in Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésPeer tutorTUTORConceptualizationPsychologyMathematics educationInterpersonal communicationPeer groupEducational psychologyPerspective (graphical)Peer feedbackComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students in psychology generally have difficulties to successfully accomplish mandatory courses in statistics. Group peer-tutoring is a pedagogical strategy to support them with a peer that has already successfully mastered the content of such a course. In order to specifically tailor group peer-tutoring to the needs of students and to sustain tutees’ participation, it is important to understand how they conceptualize tutoring. The aim of this study was to provide an empirical investigation of psychology students’ conceptualization regarding cross-year group peer-tutoring in statistics. A multivariate concept mapping analysis generated a relevant three-cluster structure (Tutoring setup, Tutor knowledge, interpersonal skills, and relational dynamics and Student role and commitment to the course) that underlies students’ cognitive structure regarding group peer-tutoring. The implications of the results for selecting and training peer-tutors 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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,297 · 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