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Enregistrement W3036096189

Growth and Goals: Independent

2020· article· en· W3036096189 sur OpenAlexaboutno aff
Alison B. Flynn, Elizabeth Campbell Brown, Ellyssa Walsh, Emily O’Connor, Fergal O’Hagan, Gisèle Richard, Kevin Roy, Robyne Hanley-Dafoe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetAutonomyContext (archaeology)Active learning (machine learning)PsychologyResource (disambiguation)Mathematics educationKnowledge managementPedagogyComputer sciencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This module can be used by anyone in any context and is intended to help you become a more proficient learner, whether in academic, physical, artistic, or other contexts. As an open education resource, it can also be adapted. The Growth & Goals Module is developed by members of the Flynn Research Group at the University of Ottawa. The Flynn Research group is primarily focused on Chemistry Education Research (CER) and works to develop innovative tools and methods to support students learning. The Growth & Goals module is a Self-Regulated Learning (SRL), Growth Mindset, and Metacognition Module for post-secondary learning and beyond. The module allows students to address their strengths and weaknesses, to identify their current mindset towards their goals and learning, and to develop the SRL skills necessary to take control of their learning. University students have to learn in many different formats, often confront failure, and manage many different courses and life expectations simultaneously. To be successful, students need to know and continually monitor their learning plus develop autonomy and professional capacity skills. The Growth & Goals module aims to help students with this and to develop the framework and skills necessary to manage their learning and be successful in a post-secondary setting. For more information, visit our website here.The Growth & Goals Module is developed by members of the Flynn Research Group at the University of Ottawa. The Flynn Research group is primarily focused on Chemistry Education Research (CER) and works to develop innovative tools and methods to support students learning. The Growth & Goals module is a Self-Regulated Learning (SRL), Growth Mindset, and Metacognition Module for post-secondary learning and beyond. The module allows students to address their strengths and weaknesses, to identify their current mindset towards their goals and learning, and to develop the SRL skills necessary to take control of their learning. University students have to learn in many different formats, often confront failure, and manage many different courses and life expectations simultaneously. To be successful, students need to know and continually monitor their learning plus develop autonomy and professional capacity skills. The Growth & Goals module aims to help students with this and to develop the framework and skills necessary to manage their learning and be successful in a post-secondary setting.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1520,093

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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