En-garde: Source Evaluations in the Digital Age
Notice bibliographique
Résumé
Students have difficulty assessing the quality of information. They often rely on content-focused criteria to make reliability assessments and, as a result, may accept inaccurate information. Despite the impact of poor source evaluation skills, educational researchers have not widely examined source evaluation behaviours in authentic environments or tasks. Students’ epistemic cognition, or their thinking about the epistemic properties of specific knowledge claims and sources, is one promising avenue to better understand their source evaluation behaviours. Two studies were conducted to explore students’ epistemic thinking. In Study 1, college students (n = 12) reported their reliability criteria in focus group interviews. Four of these participants (n = 4) also examined the reliability of an online news article. Grounded theory was used to infer students’ epistemic ideals and reliable epistemic processes. In Study 2, students (n = 43) rank-ordered two news articles and justified how they assigned each article’s rank in a written response. Most students were able to accurately rank-order the articles using relevant epistemic processes. Cluster analysis was used to characterize the evaluation criteria used. Surprisingly, more participants who justified their decisions using relevance criteria accurately rank-ordered the articles. The role of direct and indirect indicators of reliability are discussed through the lens of the Apt-AIR framework of epistemic thinking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».