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Enregistrement W3189985015 · doi:10.29173/jchla29492

Flipping it online: re-imagining teaching searching for knowledge syntheses

2021· article· en· W3189985015 sur OpenAlexafffundvenue
Kaitlin Fuller, Mikaela Gray, Glyneva Bradley-Ridout, Erica Nekolaichuk

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensOntario Council of University LibrariesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésFlipped classroomSession (web analytics)Asynchronous communicationClass (philosophy)Computer scienceOnline learningKnowledge retentionMinor (academic)Work (physics)Series (stratigraphy)Asynchronous learningStudent engagementMathematics educationMultimediaPsychologyWorld Wide WebTeaching methodMedical educationSynchronous learningCooperative learningArtificial intelligenceEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: This program description outlines our approach to re-developing our three-part series for graduate students on comprehensive searching for knowledge syntheses from in-person to online delivery using a flipped classroom model. The re-development coincided with our library's response to COVID-19. Description: This series followed a flipped classroom model where participants completed asynchronous modules built on Articulate Rise 360 before attending a synchronous session. Each week of content covered unique learning objectives. Pre- and post-class self-assessments were used to examine students' understanding of the materials. Outcomes: 152 unique participants registered for the series across two offerings in summer 2020. We observed high engagement with pre-work modules and active participation during synchronous sessions. Discussion: We found the flipped classroom approach to work well for our users in an online environment. Moving forward, we intend to continue with our re-developed online workshop series with minor modifications, in addition to in-person instruction.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,010

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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