‘Experience Congruence’ as a Criterion for Generalizability?
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
When evaluating the applicability of published SoTL and/or educational research results faculty often focus on the differences in demographic characteristics between the students in their academic context and those of the students where the data were collected. This could be problematic since readers might choose to dismiss a particular innovation if they perceive the discrepancies to be significant even though this reliance on demographics to identify informative pedagogical research may not always be justified. We report the results of survey of 1326 students from three introductory-level, first-year chemistry courses (a total of ten sections with ten different instructors) at two universities with significantly different student populations. The survey asked students to choose the hardest and easiest from five groups of topics typically taught in first-year chemistry courses. Remarkably, when separated by lecture section, overlaid frequency plots of students’ choices of hardest topic revealed a singular pattern. The trend transcended universities, courses, textbooks, instructors, and demographics. The only common parameter between the samples was the chemistry topics they learned. The correspondence in content, as such, constituted an “experience congruence”. Based on these data, we propose that readers might consider experience congruence – in lieu of sample or population characteristics – as a criterion for judging the generalizability of educational data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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