MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3082136167 · doi:10.3389/frym.2020.00110

It Is Complicated: Learning and Teaching Is Not About “Learning Styles”

2020· article· en· W3082136167 sur OpenAlexaff
Breanna Lawrence, Burcu Yaman Ntelioglou, Todd Milford

Notice bibliographique

RevueFrontiers for Young Minds · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensBrandon UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJacobs Foundation
Mots-clésLearning stylesStyle (visual arts)Mathematics educationExperiential learningActive learning (machine learning)Matching (statistics)Learning theorySimple (philosophy)MythologyTeaching methodPsychologyLimit (mathematics)Computer sciencePedagogyArtificial intelligenceEpistemologyMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning styles is perhaps one of the most widespread and believed myths in education. The idea is based on the claim that all students can be classified according to their particular learning style, and that they learn best when teachers match instruction to the preferred style of the student. This popular theory has been proven false by many learning scientists. Learning styles theory reduces sophisticated and complex processes like teaching and learning into overly simple categories and labels students in ways that can limit their potential. Studies performed by scientists who study the brain and education have found that learning and teaching are much more complicated than simply matching teaching to a student’s learning style.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,037
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers for Young MindsMême sujetNeuroscience, Education and Cognitive FunctionTravaux en français237 207