MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202675035 · doi:10.1101/2021.09.22.461409

Enculturating a Community of Action (CoA): A qualitative study of health professions educators’ perspectives on teaching with Wikipedia

2021· preprint· en· W3202675035 sur OpenAlexaff
Paolo C. Martin, Lauren A. Maggio, Heather Murray, John Willinsky

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisCurriculumMedical educationResource (disambiguation)PedagogyPsychologyQualitative researchComputer scienceMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose There is a growing desire for health professions educators to engage learners in more meaningful instruction. Many have tapped Wikipedia to offer an applied approach to engage learners, particularly as it relates to evidence-based medicine (EBM). However, little is known about the benefits and challenges of using Wikipedia as a pedagogical tool from the collective experience of educators who have sought to improve their instructional practice with it. This study aims to uncover and synthesize the perspectives of health professions education (HPE) instructors who have incorporated Wikipedia in their HPE courses. Methods Applying a constructivist approach, the authors conducted semi-structured interviews with 17 participating HPE instructors who had substantively integrated Wikipedia into their curriculum. Participants were interviewed about their experiences of integrating Wikipedia editing into their courses. Thematic analysis was conducted on resulting transcripts. Results Authors observed two broad themes among participants’ expressed benefits of teaching with Wikipedia: 1) provides a meaningful instructional alternative that also benefits society and develops learners’ information literacy and EBM skills, and 2) supports learners’ careers and professional identity formation. Identified challenges included: 1) high effort and time, 2) issues with sourcing references, and 3) challenging interactions with skeptics, editors, and students. Discussion Findings build on known benefits, such as providing a real-world collaborative project that contextualizes students’ learning experiences. They also echo known challenges, such as the resource-intensive nature of teaching with Wikipedia. At the same time, findings extend the current literature by revealing a potential opportunity to approach crowd-sourced information tools, like Wikipedia, as a vehicle to engage and enculturate HPE students within a situated learning context. These findings present implications for HPE programs considering implementing Wikipedia and faculty development needed to help instructors harness crowd-sourced information tools’ pedagogical opportunities as well as anticipate their challenges.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0190,021
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetWikis in Education and CollaborationTravaux en français237 207