The Invisible Researcher: Using Educational Technologies as Research Tools for Education
Notice bibliographique
Résumé
As educational technologies become more commonplace, they are often created with the intention of benefiting students through some novel approach, or to fill a perceived educational gap. While these rationales are good ones, it should also be realized that through the use of innovative technologies educators and researchers alike are presented with a unique and powerful opportunity to conduct laboratory-like research in a naturalistic environment. Thus giving the invisible "researcher" the ability to test the desired effectiveness of the tool, and to use the tool as a vehicle to understand learning, all in an unobtrusive manner. This not only ensures that new educational technologies are doing what they were designed to do, but also promises to create pedagogically superior tools and an improved learning environment for both students and educators. To illustrate how this can be successfully implemented, two evidence-based technologies are discussed (the webOption and peerScholar) where research has assisted in tool development and also furthered our understanding of educational theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,111 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,049 |
| Communication savante | 0,034 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».