A study of meta-analyses reporting quality in the large and expanding literature of educational technology
Notice bibliographique
Résumé
As the empirical literature in educational technology continues to grow, meta-analyses are increasingly being used to synthesise research to inform practice. However, not all meta-analyses are equal. To examine their evolution over the past 30 years, this study systematically analysed the quality of 52 meta-analyses (1988–2017) on educational technology. Methodological and reporting quality is defined here as the completeness of the descriptive and methodological reporting features of meta-analyses. The study employed the Meta-Analysis Methodological Reporting Quality Guide (MMRQG), an instrument designed to assess 22 areas of reporting quality in meta-analyses. Overall, MMRQG scores were negatively related to average effect size (i.e., the higher the quality, the lower the effect size). Owing to the presence of poor-quality syntheses, the contribution of educational technologies to learning has been overestimated, potentially misleading researchers and practitioners. Nine MMRQG items discriminated between higher and lower average effect sizes. A publication date analysis revealed that older reviews (1988–2009) scored significantly lower on the MMRQG than more recent reviews (2010–2017). Although the increase in quality bodes well for the educational technology literature, many recent meta-analyses still show only moderate levels of quality. Identifying and using only best evidence-based research is thus imperative to avoid bias. Implications for practice or policy: Educational technology practitioners should make use of meta-analytical findings that systematically synthesise primary research. Academics, policymakers and practitioners should consider the methodological quality of meta-analyses as they vary in reliability. Academics, policymakers and practitioners could avoid misleading bias in research evidence by using the MMRQG to evaluate the quality of meta-analyses. Meta-analyses with lower MMRQG scores should be considered with caution as they seem to overestimate the effect of educational technology on learning.
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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 | 0,744 | 0,932 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».