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Enregistrement W3012986434 · doi:10.18438/eblip29635

Information Literacy Beyond Librarians: A Data/Methods Triangulation Approach to Investigating Disciplinary IL Teaching Practices

2020· article· en· W3012986434 sur OpenAlexvenueno aff
Britt Foster

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyDisciplineTriangulationMedical educationValue (mathematics)PedagogyMathematics educationComputer sciencePsychologySociologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective – While library literature contains many studies examining faculty perceptions of the value of librarian-led information literacy (IL)instruction, there is little evidence regarding IL instruction practices of disciplinary faculty independent of librarians. In a climate of uncertain budgets, increasing student enrollment, and increased conversation around the need for IL, media, and digital literacy skills, this study aimed to investigate a little-researched area of the IL instruction, learning, and development milieu. Methods – In collaboration with the institutional research office, a data and methods triangulation approach was used. A survey of disciplinary faculty was administered and disciplinary faculty focus groups were also conducted. Student outcomes and annual assessment reports, documents that describe teaching and assessment methods for courses across the university, were analyzed. Voyant, a text-mining tool, was also used to determine key phrases and terms related to IL in these documents. Results – Results revealed that disciplinary faculty highly value skills and understandings affiliated with IL competency. Faculty provide the majority of IL learning opportunities independent of librarians, although these learning opportunities are generally provided through implicit, rather than explicit, methods. Pedagogical methods that may enable explicit practices, such as the use of standards and competencies, are infrequently used. Conclusion – Evidence and findings from this study are being used to inform several initiatives to work with disciplinary faculty for IL instruction, including new services, resources, and instruction models to support IL development in students.

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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