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Enregistrement W4210352546 · doi:10.20343/teachlearninqu.10.9

Examining Course-Level Conceptual Connections Using a Card Sort Task: A Case Study in a First-Year, Interdisciplinary, Earth Science Laboratory Course

2022· article· en· W4210352546 sur OpenAlexafffund
Ashley B. Davidson, Christopher J. Addison, James Charbonneau

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-cléssortCard sortingCourse (navigation)Computer scienceSortingMathematics educationTask (project management)Concept learningConceptual frameworkConcept mapConceptual changeData scienceArtificial intelligencePsychologyEngineeringEpistemologyInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities are recognizing the need to prepare graduates to think conceptually and have the ability to take on complex, real-world problems. Strategies to assess conceptual knowledge are limited and often require more time and effort to complete than is accessible for most undergraduate courses. Card sorting is a very broad technique for understanding how people group concepts, but in higher education has typically been used to show a student’s development towards expert-like thinking in a discipline as a whole. However, it typically does not give much insight into how we should change our teaching. In this paper, using the novel setting of two terms of a first-year, earth and ocean science lab that uses problem-based learning (PBL), we show how one can generate a card sort that is built using course learning goals and then use the analysis to make actionable improvements to course instruction. Using a card sort designed so that the expert sort corresponds to learning goals supported by the lab activities, we found that in both offerings of the course students generally moved towards expert-like sorting with a reduction in novice-like sorting. A striking feature stood out in both terms of the course, with one question scoring significantly lower than any other expert pairings, despite a change in the wording of that question between terms. This suggests that our course materials do not promote this specific conceptual connection that we had expected and gives us a clear place to look for issues in our course material. In a broader context, our results suggest that tailoring card sort questions to material at a course level, rather than at the discipline level, can provide a manageable, routine assessment of conceptual knowledge in students, while also providing feedback on the quality of course materials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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