A classification of mental models of undergraduates seeking information for a course essay in history and psychology: Preliminary investigations into aligning their mental models with online thesauri
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article reports a field study which examined the mental models of 80 undergraduates seeking information for either a history or psychology course essay when they were in an early, exploration stage of researching their essay. This group is presently at a disadvantage when using thesaurus‐type schemes in indexes and online search engines because there is a disconnect between how domain novice users of IR systems represent a topic space and how this space is represented in the standard IR system thesaurus. The study attempted to (a) ascertain the coding language used by the 80 undergraduates in the study to mentally represent their topic and then (b) align the mental models with the hierarchical structure found in many thesauri. The intervention focused the undergraduates' thinking about their topic from a topic statement to a thesis statement. The undergraduates were asked to produce three mental model diagrams for their real‐life course essay at the beginning, middle, and end of the interview, for a total of 240 mental model diagrams, from which we created a 12‐category mental model classification scheme. Findings indicate that at the end of the intervention, (a) the percentage of vertical mental models increased from 24 to 35% of all mental models; but that (b) 3rd‐year students had fewer vertical mental models than did 1st‐year undergraduates in the study, which is counterintuitive. The results indicate that there is justification for pursuing our research based on the hypothesis that rotating a domain novice's mental model into a vertical position would make it easier for him or her to cognitively connect with the thesaurus's hierarchical representation of the topic area.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle