MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091908235 · doi:10.20343/teachlearninqu.8.2.13

A Three-Party Case Study: Exploring the Value of Student Work in Co-creation in Teaching and Learning

2020· article· en· W3091908235 sur OpenAlexaff
Sunah Cho, Gregory R. Werker, Arkie Yaxi Liu, Bruce Moghtader, Woonghee Tim Huh

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Student engagementValue (mathematics)Resource (disambiguation)Process (computing)Work (physics)Learning analyticsMedical educationPedagogyMathematics educationPsychologyKnowledge managementComputer scienceMedicineEngineeringData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of a large first-year business course, we explore the value of student contributors, the former students from this course, working with faculty to improve the learning experience of the students enrolled in the course. By describing our study of the roles, impacts, benefits, and challenges of the student contributors’ involvement in creating supplemental resources, such as videos and practice problems, intended to augment the teaching process of the faculty and the learning process of the student learners, we contribute to the understanding of this three-party experience. Our study included interviews, survey questions, and resource-engagement analytics. We found that because student contributors can provide unique perspectives, greater inclusivity, and diverse approaches to teaching, there are benefits to the instructors, the student contributors, and the student learners.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,008
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL JournalMême sujetHigher Education Practises and EngagementTravaux en français237 207