Effective Ways of Enhancing the Quality of Question Generating and Spontaneous Information Search Outside the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how to enhance the quality of students’ question generating and to encourage their spontaneous information searches after classroom instruction in university. The teacher assigned One Minute Paper as homework, and students answered three questions; “Q1: What was the most important thing that you learned today?”, “Q2: What important question remains unanswered?”, and “Q3: What information did you search for after the classroom instruction?”. While it was necessary to answer Q1 and Q2 for submission, answering Q3 was not necessary and they could answer it if they wished to do so. The teacher, however, realized that some students were not generating questions actively and the quality of their questions were not adequately improved. After 7 weeks, he changed his intervention and gave feedback on some students’ questions to enhance their question quantity and quality. The latent growth curve modelling showed that question quality, spontaneous searching behaviour, and the link between question generation and conducting searches increased after the intervention change. The result also showed that post-intervention change slopes were larger for the feedback group than the class without feedback. The results indicate that besides assigning homework tasks, it is also important to connect learning outside along with inside the classroom to enhance question quality and encourage spontaneous information search.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».