Examining the structure of credibility evaluation when sixth graders read online texts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous research indicates that students lack sufficient online credibility evaluation skills. However, the results are fragmented and difficult to compare as they are based on different types of measures and indicators. Consequently, there is no clear understanding of the structure of credibility evaluation. Objectives The present study sought to establish the structure of credibility evaluation of online texts among 265 sixth graders. Methods Students' credibility evaluation skills were measured with a task in which they read four online texts, two more credible (a popular science text and a newspaper article) and two less credible (a layperson's blog text and a commercial text). Students read one text at a time and evaluated the author's expertise, the author's benevolence and the quality of the evidence before ranking the texts according to credibility. Four competing measurement models of students' credibility evaluations were assessed. Results The model termed the Genre‐based Confirming‐Questioning Model reflected the structure of credibility evaluation best. The results suggest that credibility evaluation reflects the source texts and requires two latent skills: confirming the more credible texts and questioning the less credible texts. These latent skills of credibility evaluation were positively associated with students' abilities to rank the texts according to credibility. Implications The study revealed that the structure of credibility evaluation might be more complex than previously conceptualized. Consequently, students would benefit from activities that ask them to carefully analyse different credibility aspects of more and less credible texts, as well as the connections between these aspects.
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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 | 0,005 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».