Taxonomies in Education: Overview, Comparison, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares and contrasts some of the most popular taxonomies used in education, including: original Bloom’s taxonomy, revised Bloom’s taxonomy, Webb’s depth of knowledge, SOLO taxonomy, Fink’s taxonomy of significant learning, Shulman’s table of learning, and Marzano’s taxonomy. After a brief outline of each taxonomy, the paper discusses the literature corresponding to their use in education and the taxonomies are compared with regard to their treatment of knowledge, cognition, metacognition, higher-order thinking skills, affect, and explicit or implied theories of learning underlying each taxonomy. This is followed by a discussion of future directions for taxonomies in education. To date, while a few binary comparisons of taxonomies have been published, there has been no broad comparison of what may be regarded as the major taxonomies in use in education today. This paper represents the first broad examination of taxonomies that have had significant impacts on higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».