First-Year Students and the Framework: Using Topic Modeling to Analyze Student Understanding of the Framework for Information Literacy for Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The Framework for Information Literacy for Higher Education has generated a significant amount of discussion among academic librarians; however, few have discussed the potential impact on learning when students interact directly with the Framework itself. At the University of Notre Dame, over 1,900 first-year students completed an information literacy assignment in their required first-year experience course. Students read a condensed version of the Framework, then wrote a response discussing how a frame of their choosing was reflected in an assigned reading. The goal of this exploratory study was to determine if the students demonstrated an understanding of the themes and concepts in the Framework based on this assignment. Methods – Topic modeling, a method for discovering topics contained in a corpus of text, was used to explore the themes that emerged in the students’ responses to this assignment and assess the degree to which they connect to frames in the Framework. The model receives no information about the Framework prior to the analysis; it only uses the students’ words to form topics. Results – The responses formed several topics that are recognizable as related to the frames from the Framework, suggesting that students were able to engage effectively and meaningfully with the language of the Framework. Because the topic model does not know anything about the Framework, the fact that the responses formed topics that are recognizable as frames suggests that students internalized the concepts in the Framework well enough to express them in their own writing. Conclusion – This research provides insight regarding the impact that the Framework may have on student understanding of information literacy concepts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».