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Enregistrement W3138128324 · doi:10.21125/inted.2021.1267

BEYOND PROFESSIONAL NOTICING

2021· article· en· W3138128324 sur OpenAlexaboutno aff
Marie J. Myers

Notice bibliographique

RevueINTED proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professional ‘noticing’ has received increased attention in recent years (Grossman, 2011; Rooney & Boud, 2019).Researchers, however, especially for research in visual perception suggest that students make choices to concentrate on something, often regardless of teacher’s effort to direct them in a given way. To increase paying attention, Wageman’s et al, 2012) recommend to signal abnormalities, rather than similarities. The break from the flow of habitual things through surprise, the unexpected, various different positioning than anticipated will consolidate learning. Brock (1983) suggests that the proposed visual context be complex as the additional effort required also increases noticing, as eyes gloss swiftly over what is familiar, only paying attention to what makes the eyes stop, which in turn creates concentration. Palmer and Rock (1994) and Biederman (1984) recommend to just let people’s eyes move freely. This would mean the need to create contexts from which all learners can glean what is intended for learning. Nevertheless, psychologists in visual perception and visual cognition add more steps. They still see the need to research the points of visual impact for drawing attention, create the desire and the willingness to comprehend and to learn, without which input will not turn into intake. So this need to create a willingness to understand what to concentrate on, appears to be more important in order to take next steps and draw information from it and follow by action.Methodology: The site is a university teacher education program in Canada. The participants are three groups of approximately 20 students in their professional preparation course. The design consists first of a theoretical research component, followed by a design of applications with simulated activities and their implementation followed by a qualitative study, during which observation notes were taken and analyzed to uncover relevant findings (Creswell,1994; Creswell & Poth, 2018; Patton, 2002, 2014). Sequences were developed, not only for professional noticing but also for willingness to understand and the follow-up effort to spring into action. Such observations stem from interactions with people and learning materials in professional practice (Fenwick et al, 2011). As well, studies on experienced teachers point to the importance of observation (Barnhart & Van Es, 2015; Stürmer et al, 2015).Observational notes taken during the processes in these teacher-training classes were analyzed to uncover themes and strategies.Results: Among a number of unusual findings, some general tendencies were uncovered. Specifically directed questions guide attention more closely to where it is wanted and bring about more noticing. Group work helps engagement into intention to carry out tasks. The synergy among participants, especially coming from group leaders tends to produce expected results. That would mean that team teaching or teaming up professionals, with carefully assigned partnerships would prove to be more effective. Another important finding points to the fact that the will, to participate actively in action, is distributed unevenly. Some participants showed a capacity to carry out fully while others stopped in mid-stream. It is, however, unclear if the observation of those who appeared to be stopping mid-stream, does not also carry a momentum that goes full out later. There needs to be a further study of action as run-through for reinforcement and verification.

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)0,014
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,331 · 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
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

Citations0
Publié2021
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