Grade 11 Students' Strategies for Collaboratively Writing from Online Sources of Information
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to identify the strategies used by Grade 11 students to collaboratively create an opinion piece based on online sources of information. Using either iPads or Chromebooks, 22 grade 11 students worked in pairs to research a topic online and create a persuasive piece. They could choose what type of persuasive product to create, for example, slides, an essay, a brochure, or a website. As students worked, their voices and computer screens were recorded using Screencastify or Camtasia. Students’ written products were captured on the screen recordings and their final products were also collected. Initial analyses show that student pairs used a variety of strategies for prewriting (e.g., taking notes collaboratively in a Google Doc), writing (e.g., each student writing one section), and revising (e.g., using a spell checker), with the majority of time spent on the creation of content. In addition, students used strategies for locating and using source material (e.g., searching online by keyword). In some pairs, each student wrote a section and then they spliced their sections together. In others, content was created more collaboratively. Analysis is ongoing; the presentation will provide detailed descriptions of students’ strategy use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».