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Enregistrement W3006210087 · doi:10.2378/peu2019.art25d

Empirische Arbeit: Zur Erfassung fragwürdiger Überzeugungen zu Bildungsthemen: Entwicklung und erste Überprüfung des Questionable Beliefs in Education-Inventars (QUEBEC)

2020· article· de· W3006210087 sur OpenAlexaboutno aff
Jana Asberger, Eva Thomm, Johannes Bauer

Notice bibliographique

RevuePsychologie in Erziehung und Unterricht · 2020
Typearticle
Languede
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGynecologyPsychologyArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studierende des Lehramts und anderer bildungsbezogener Studiengänge haben häufig fragwürdige oder falsche Überzeugungen zu Bildungsthemen, die zwar subjektiv plausibel erscheinen, jedoch nicht dem Stand der Forschung entsprechen. Diese bildungsbiografisch erworbenen und teilweise fest verwurzelten Fehlkonzepte können die Auseinandersetzung mit wissenschaftlichem Wissen im Studium behindern. Der vorliegende Artikel berichtet Ergebnisse zur ersten Überprüfung eines Fragebogens, der fragwürdige Überzeugungen zu vier exemplarischen Bildungsthemen erfasst (Effekte der Klassengröße, Klassenwiederholung, direkten Instruktion und der Feminisierung des Elementar-/Primarbereichs). Hierfür wurden Studierende verschiedener Studiengänge befragt (N=217). Ergebnisse von Faktorenanalysen fielen konform mit der themenbezogenen Struktur des Fragebogens aus und belegten skalare Messinvarianz über Studierende des Lehramts und anderer Studiengänge. Im Vergleich zu Pädagogik/Psychologie-Studierenden wiesen Lehramtsstudierende unter Kontrolle des Studiensemesters geringer ausgeprägte Fehlkonzepte hinsichtlich direkter Instruktion, jedoch höhere hinsichtlich Klassenwiederholungen auf. Im Vergleich zu Studierenden nicht-bildungsbezogener Studiengänge (Wirtschafts- und Sozialwissenschaften/Sonstige) waren Fehlkonzepte zur Klassengröße und direkten Instruktion bei Lehramtsstudierenden geringer ausgeprägt.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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