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Enregistrement W4283659077 · doi:10.3389/feduc.2022.905777

Using Wikipedia Assignments to Teach Critical Thinking and Scientific Writing in STEM Courses

2022· article· en· W4283659077 sur OpenAlexaff
Jolie Gareis, Erin I. Larson, Marcelo Ardón, John A. Berges, Jessica E. Brandt, Kaitlyn M. Busch, Victoria L. S. Chraibi, Elizabeth N. Gallagher, Kelly L. Hondula, Dustin W. Kincaid, Todd Levine, Chelsea J. Little, Emily R. Nodine, Amber M. Rock, Arial J. Shogren, Michael J. Vanni

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesWikimedia FoundationNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceCritical thinkingWorld Wide WebWork (physics)Mathematics educationPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many instructors have reservations against Wikipedia use in academic settings, editing Wikipedia teaches students valuable writing, editing, and critical thinking skills. Wikipedia assignments align with the community of inquiry framework, which focuses on the elements needed for a successful online learning experience. We report on a faculty mentoring network, created by WikiProject Limnology and Oceanography, which helped 14 instructors with little to no prior experience implement a Wikipedia assignment in their classes. We found that Wikipedia assignments increase students’ motivation to produce high quality work and enhance their awareness of reliable scientific sources. Wikipedia assignments can be comparable to other writing assignments in length and complexity, but have a far wider audience than a traditional research paper. Participants in our mentoring network reported challenges with implementing this new type of assignment, and here, we share resources and solutions to those reported barriers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,345 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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