Learning in Contet: Education and research at the Berger Institute for Work, Family, and Children
Notice bibliographique
Résumé
One of contemporary buzzwords in education is learning. Everyone wants learning experiences that are a term that implies that some learning—the kind that is not desirable--is artificial or contrived. Although we are not fans of the distinction between authentic and inauthentic learning, the type of learning that students engage in at the Berger Institute for Work, Family, and Children neatly falls into the more desirable category. When learning is authentic, students engage in real-world problems and issues instead of using manufactured exercises. The goal of authentic learning is to solve a problem. By contrast, learning that fails to clear the hurdle needed to be judged authentic is engaged in for the sake of promoting learning per se, not because there is a need for a solution. At the Berger Institute for Work, Family, and Children, the problems we address are real and for students working at the institute, their learning occurs in pursuit of solutions and answers. The Berger Institute is a research institute at Claremont McKenna College, a four-year liberal arts college that is part of a consortium of higher education that includes four other undergraduate colleges (Harvey Mudd, Scripps, Pitzer, and Pomona) and two graduate universities (Claremont Graduate University and Keck Graduate Institute). Our mission is to conduct research on the many ways to make the demands of work and family more compatible. For example, some of the questions we investigate include: Which work policies are useful to working families? When is on-site child care a good option for employers and employees? What is the effect of maternal employment on young children? How can we convince policy makers to use our data when they craft public policies?
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».