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Enregistrement W4281392383 · doi:10.1021/acs.jchemed.1c01008

Virtual Poster Session Designed for Social Cognitive Learning in Undergraduate Chemistry Research

2022· article· en· W4281392383 sur OpenAlexaff
Amanda Bongers

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Undergraduate researchChemistry educationComputer scienceMathematics educationChemistryEngineering physicsHuman–computer interactionMultimediaPsychologyEngineeringMedical educationWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research poster sessions are an excellent example of how scientists rely not only on technical skills but also on interpersonal interactions, communication, and other behaviors learned from participating in social environments. This process of learning is described by social cognitive theory, and particularly its aspects of self-regulation, self-reflection, and self-efficacy. Social learning and cognitive apprenticeship models were used to design a virtual poster session for upper-year students doing research thesis projects. Interactions (reactions, comments, and calls) among students, faculty, and graduate students were examined through a social network analysis of the session, and the emerging communication patterns were related to students’ abilities to observe, model, and articulate behaviors in the virtual setting. A survey of student experiences provided insight into the session’s outcomes and students’ self-efficacy beliefs after the session. The poster session succeeded at creating a virtual space for social learning, reflecting on social norms in science, and for asking questions about research through a cognitive apprenticeship model.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,388 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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