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Enregistrement W2911370290 · doi:10.1002/pra2.2018.14505501039

When search is (mis)learning: Analyzing inference failures in student search tasks

2018· article· en· W2911370290 sur OpenAlexaff
Eric M. Meyers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceSpace (punctuation)Think aloud protocolReading (process)Task (project management)Reading comprehensionPsychologyComprehensionLiminalityQuality (philosophy)Computer scienceFocus (optics)Psychological interventionMathematics educationHuman–computer interactionArtificial intelligenceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Online inquiry tasks are a rich space to explore how young people take in new information, develop representations of a problem space, and use these representations to make decisions. This paper draws on data from 120 students engaged in scenario‐based online inquiry about communicable diseases. Using multiple data sources, including pre/post knowledge tests, think alouds, and carefully constructed tasks that focus on learning, I argue that we might identify where student search processes break down as a way of exploring meditational practice and search support. Rather than seeing task failures as a deficit in students' information seeking abilities, the analysis suggests these misconceptions represent a liminal space for which educators can design informed pedagogical interventions. When the Web is a primary source for student learning, reading comprehension and reasoning skills may play a greater role in student learning outcomes than search skill and information quality.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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