A review of the meta‐analysis by Tingir and colleagues (2017) on the effects of mobile devices on learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tingir et al. (2017) concluded from their meta‐analysis that the subject areas taught through mobile devices had significantly higher achievement scores ( d = 0.48) than the ones taught with traditional teaching methods. Given the relatively high positive effect of mobile devices on student achievement, we carefully analysed the selected research in this meta‐analysis. We reviewed Tingir et al.’s (2017) meta‐analysis based on analysis of the methodology of the selected research, while drawing on the work of Slavin (2003), Cheung and Slavin (2016), and Sung et al. (2019). Twelve of the 14 (86%) studies included in the meta‐analysis done by Tingir and his team (2017) present such major methodological flaws that they should not have been included. Our analysis leads us to believe that the conclusion of Tingir et al. (2017) is not justified. It is recognized that duration of experiment is negatively correlated with effect size: the shorter the duration, the higher the effect (Burston, 2015; Slavin & Lake, 2009). Although demanding more effort, the field of education must raise the bar if it is to have knowledge of acceptable value.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle