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Enregistrement W4296131000 · doi:10.1108/ils-01-2022-0003

Exploring learning opportunities for students in open data portal use across data literacy levels

2022· article· en· W4296131000 sur OpenAlexaff
Ak Wai Li, Luanne S. Sinnamon, Rick Kopak

Notice bibliographique

RevueInformation and Learning Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityInformation literacyLiteracyComputer scienceSession (web analytics)OriginalityMathematics educationPsychologyWorld Wide WebPedagogyHuman–computer interactionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to explore open data portals as data literacy learning environments. The authors examined the obstacles faced and strategies used by university students as non-expert open data portal users with different levels of data literacy, to inform the design of portals intended to scaffold informal and situated learning. Design/methodology/approach The authors conducted an observational user study, in which 14 student participants grouped by self-reported data literacy measures carried out assigned tasks in an open data portal. Data were collected through screen capture, think-aloud protocols and post-session interviews. Findings Participants experienced numerous challenges in finding and using data, with some variation shown between the different literacy groups. The higher data literacy group primarily faced challenges using unfamiliar tools, which may be addressed by improving system usability, while the lower data literacy group struggled due to gaps in basic understanding, which may be addressed by increasing point of need instruction and guidance. Participants used several learning strategies but primarily relied upon trial and error, which was less effective for low data literacy users. Originality/value This study is unique in comparing open data portal use among adult students across data literacy levels through an empirical user study. It contributes methodologically by proposing an instrument for data literacy assessment. It offers a novel perspective on information systems as sites for informal learning and skills development, beyond the immediate goals of system use, and offers concrete suggestions for the future design of open data portals for students and non-expert, citizen users.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,642
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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