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Enregistrement W3112180665 · doi:10.33043/th.45.2.18-41

Policy Writing Simulations

2020· article· en· W3112180665 sur OpenAlexaffabout
Thirstan Falconer, Zack MacDonald

Notice bibliographique

RevueTeaching History A Journal of Methods · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methodologies in Social Sciences
Établissements canadiensSt. Jerome's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemorandumExperiential learningSituatedGovernment (linguistics)PoliticsAction (physics)Public relationsPedagogySociologyPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy writing is an effective skill that history instructors should teach their students for life after their undergraduate degree. This article proposes that instructors encourage their students to learn policy writing through experiential learning practices. In particular, it advocates for the use of live simulations in the undergraduate history classroom that emphasize policy writing solutions. In this case, the collaboration between historians and librarians is demonstrative of effective historical analysis and fundamental research practices. This article uses a third-year history course in Canadian External Relations as the primary example to share this model. In a simulation, upper-year students are situated within a particular historical event and are tasked to complete a group-based action memorandum writing exercise during a timed in-class period. This simulation policy writing exercise gives students first-hand experience working collaboratively with one another in a political decision-making setting. The simulation can be supplemented with an independent writing assignment that also emphasizes policy writing, such as an action memorandum or a briefing note, in place of the traditional history research paper. This article examines a Canadian history simulation which situates students within the Canadian Department of External Affairs during the Suez crisis. It demonstrates the enhancement of student learning through a practice-based, hands-on approach, that requires collaboration and semester-long learning. The simulation challenges students to act and resolve the scenario at hand. Policy writing is the process by which “government employees and non-governmental organizations create written documents for lawmakers and policy professionals to read.” Policy documents can be a variety of lengths, ranging from short-briefings to lengthy reports.[1]In the course model proposed in this article, students learn policy writing while they also continue to develop valuable history-related skills such as creativity, research, analysis, and critical-thinking. Victor Asal has argued that “the best way to get educational mileage out of a simulation is to treat it as an interactive case where learning takes place before, during, and after the simulation.”[2]Assigning an independent policy writing assignment in addition to the simulation has significant benefits for student learning. [1]Andrew Pennock, “The Case for Using Policy Writing in Undergraduate Political Science Courses,” PS: Political Science and Politics 44.1 (2011): 141. [2]Victor Asal, “Playing Games with International Relations,” International Studies Perspectives 6 (2005): 362.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1530,022

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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