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Enregistrement W2947470726 · doi:10.1177/0098628319853940

Statistical Software Use in Canadian University Courses: Current Trends and Future Directions

2019· article· en· W2947470726 sur OpenAlexaffabout
Heather Davidson, Yasaman Jabbari, Heather Patton, Fergal O’Hagan, Kevin R. Peters, Robert A. Cribbie

Notice bibliographique

RevueTeaching of Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensTrent UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwareStatistical softwareStatistical analysisComputer scienceSoftware peer reviewSoftware analyticsPoint (geometry)Computer softwareSoftware packageSoftware reviewData scienceMathematics educationPsychologyStatisticsSoftware engineeringSoftware developmentSoftware constructionMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two controversial topics related to the teaching of statistics to psychology students are (a) when to introduce statistical software and (b) which statistical software package to use. The current research looked at the use of statistical software in statistics classes from every university with a psychology program in Canada. Researchers collected data from 321 statistics courses offered to psychology students at 65 Canadian universities and coded the type of statistical software used (if any) in each course. Results show that slightly more than half of all universities introduce software at the introductory level. Point-and-click software is most popular, particularly SPSS. There is a considerable amount of variability in when and which software is introduced to students. Departments can use these data to inform their own practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,029
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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