Assessment of knowledge and skills in information literacy instruction for rehabilitation sciences students: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review investigates how knowledge and skills are assessed in the information literacy (IL) instruction for students in physical therapy, occupational therapy, or speech-language pathology, regardless of whether the instruction was given by a librarian. The objectives were to discover what assessment measures were used, determine whether these assessment methods were tested for reliability and validity, and provide librarians with guidance on assessment methods to use in their instruction in evidence-based practice contexts. METHODS: A scoping review methodology was used. A systematic search strategy was run in Ovid MEDLINE and adapted for CINAHL; EMBASE; Education Resources Information Center (ERIC) (EBSCO); Library and Information Science Abstracts (LISA); Library, Information Science & Technology Abstracts (LISTA); and Proquest Theses and Dissertations from 1990 to January 16, 2017. Forty articles were included for data extraction. RESULTS: Three major themes emerged: types of measures used, type and context of librarian involvement, and skills and outcomes described. Thirty-four measures of attitude and thirty-seven measures of performance were identified. Course products were the most commonly used type of performance measure. Librarians were involved in almost half the studies, most frequently as instructor, but also as author or assessor. Information literacy skills such as question formulation and database searching were described in studies that did not involve a librarian. CONCLUSION: Librarians involved in instructional assessment can use rubrics such as the Valid Assessment of Learning in Undergraduate Education (VALUE) when grading assignments to improve the measurement of knowledge and skills in course-integrated IL instruction. The Adapted Fresno Test could be modified to better suit the real-life application of IL knowledge and skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».