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Enregistrement W4312106883 · doi:10.1002/rev3.3380

Authorised cheat sheets in undergraduate biology: Using pictographic organisers to foster student creative cognition

2022· article· en· W4312106883 sur OpenAlexaff
Alandeom W. Oliveira, Adam O. Brown, Katelyn Day, Rebecca Saviolli, Savannah Joh Campbell, Heather S. Potkins, Joanna M. Weld

Notice bibliographique

RevueReview of Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityMathematics educationCognitionPsychologyCreative thinkingPedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Science student development of creative thinking ability is not sufficiently promoted and can even be inadvertently discouraged by current methods of instruction. Aimed at addressing this issue, the present study examined an undergraduate biology course in which scientific content instruction and creative drawing were integrated through use of authorised cheat sheets (personalised visual aids that students draw to bring for consultation during course examinations). Through a mixed‐method analysis, we sought to identify the forms of student cognition that resulted, and how effective this pedagogical strategy was in promoting student creativity. Results indicate predominance of intermediary levels of student creative performance centred on the alteration of ideas and images encountered during the course (83% of drawings). In contrast, creation of original and novel images was considerably less frequent (only 6% of drawings). Authorised cheat sheets were found to be effective as a pedagogical tool for promoting student creativity in the form of structured imagination. Rather than limitless and unconstrained, the resulting student creativity was structured (constrained) by existing conceptual knowledge. Illuminating the relationship between pedagogical tools in a science classroom and students' emergent creativity, the present study underscores the critical need for educators to support student development as future creative professionals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,386 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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