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Enregistrement W3029493384 · doi:10.15173/ijsap.v4i1.3928

Our quest for success: Using a multidisciplinary students-as-partners model to develop an innovative online learning game

2019· article· en· W3029493384 sur OpenAlexaffvenue
Meredith G.H. Burling, Lina Rahouma, Arla Good, Joleine C. Kasper, Samantha Kranyak, Kieran Ramnarine, Kosha D. Bramesfeld

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Students as Partners · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachGeneral partnershipEngineering ethicsPerceptionPsychologyMedical educationKnowledge managementSociologyEngineeringComputer sciencePolitical scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their review of the students-as-partners literature, Mercer-Mapstone et al. (2017) found that only 5-6% of published research articles on student-partnership models focused on multidisciplinary partnerships. This case study, authored by five undergraduate students and two academics, sought to examine the utility of using a multidisciplinary students-as-partners approach to advance the development of an online learning game focused on food insecurity. The multidisciplinary nature of the partnership facilitated perceptions of an equitable partnership, contributed to innovative design ideas, and conferred several benefits to the collaborators beyond those traditionally seen in the students-as-partners literature (Mercer-Mapstone et al., 2017). However, the multidisciplinary nature of the partnership also posed unique mentoring and coordination challenges that should be considered when adopting a multidisciplinary approach to teaching innovation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,457 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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