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Enregistrement W2809613764 · doi:10.15760/nwjte.2011.9.1.1

Using Exploratory Interviews to Re-frame Planned Research on Classroom Issues

2011· article· en· W2809613764 sur OpenAlexaff
Julia Ellis, Vera Janjic-Watrich, Vicki Macris, Richelle Marynowski

Notice bibliographique

RevueNorthwest Journal of Teacher Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewExploratory researchFraming (construction)Grading (engineering)PsychologyPedagogyMedical educationMathematics educationSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we describe and illustrate the use of an exploratory first interview to refine research questions or interviewing ideas prior to finalizing plans for a study about classroom issues or practices. Three researchers give accounts of their exploratory interviews concerning student “aliteracy,” the school experience of immigrant students, and mathematics teachers’ experience of assessment and grading. The researchers endeavored to acquire an holistic understanding of their participants’ experiences by: using open-ended questions about both the topic and the participants’ lives in general; asking participants to complete pre-interview activities such as drawings or diagrams about either the topic or their lives in general; and framing the guiding data collection question as “How does the participant experience [topic of interest]?” Each of the researchers either revised their research questions or changed their ideas about how to do the interviews based upon what transpired in these interviews.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0010,000

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 Opus0,383
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,132 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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