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Enregistrement W2811466690 · doi:10.22329/celt.v11i0.4971

Student-Generated Interview Podcasts: An Assignment Template

2018· article· en· W2811466690 sur OpenAlex

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineMathematics educationPsychologyClass (philosophy)Content analysisSemi-structured interviewPedagogyQualitative researchComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Podcast assignments in higher education foster students’ deep engagement in course content, knowledge construction, technical skills, and problem-solving abilities. Persuaded by the success of previous podcast case studies, we designed a podcast assignment in a First Year Seminar course wherein students created a ten-minute podcast based on an interview that compared theoretical concepts to the lived experience of the interviewee. Students were guided through four distinct stages of the assignment: (1) knowledge and skill preparation; (2) organizing and conducting the interview; (3) interview synthesis and post-production; and (4) peer review and class reflection. The results of a student survey indicate that the podcast assignment design and format supported students’ achievement of learning outcomes and that students valued the podcast assignment. From the instructors’ perspective, the podcast assignment allowed students to achieve learning outcomes, improve oral communication skills, and engage with course content in a deep and authentic way. Finally, we provide an assignment template with timelines for instructors considering implementing a student-generated podcast into their course and suggestions for its implementation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,370 · 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