MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389063786 · doi:10.55016/ojs/ajer.v69i1.71768

Elementary Students’ Online Information Problem Solving (IPS) in a Science Classroom

2023· article· en· W4389063786 sur OpenAlexafffundvenue
Qingna Jin, Mijung Kim, Suzanna Wong

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésThink aloud protocolFieldnotesPsychologyMathematics educationQualitative researchPedagogyProcess (computing)Computer scienceSociologyEthnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supporting students to become critical consumers of online information is one of the most urgent agendas in education today. In schools around the world, students are engaging in online information problem solving (IPS) tasks to develop critical thinking and problem-solving skills by searching and evaluating online information. This qualitative case study explored how 5th and 6th Grade students experienced online IPS using their metastrategic knowledge—that is, knowing why and how to use certain strategies in specific instances. Data collection methods included classroom observation, classroom video recording, fieldnotes, the think-aloud strategy, interviews, and students’ reflections about their writing and artifacts. The study’s findings indicated that students actively engaged their metastrategic knowledge during the online IPS processes to understand and examine the validity of information and sources and to effectively communicate their IPS results to others. In the process, students also developed ownership and responsibilities for problem solving with reliable information. Based on the study’s findings, this article summarizes the process and discusses the pedagogical implications of elementary students’ online IPS. Keywords: information problem solving; metastrategic knowledge; information evaluation; elementary science; qualitative research Aider les élèves à devenir des consommateurs critiques d'information en ligne est actuellement l'un des objectifs les plus urgents en éducation. Dans les écoles du monde entier, les élèves s'engagent dans des tâches de résolution de problèmes d'information en ligne pour développer leur esprit critique et leurs compétences en résolution de problèmes en recherchant et en évaluant des informations en ligne. Cette étude de cas qualitative s’est penchée sur l'expérience d'élèves de 5e et 6e années en matière de résolution de problèmes d'information en ligne alors qu’ils utilisaient leurs connaissances métastratégiques, c'est-à-dire qu’ils déterminaient pourquoi et comment utiliser certaines stratégies dans des cas spécifiques. Les méthodes de collecte de données comprenaient l'observation de la classe, l'enregistrement vidéo de la classe, les notes de terrain, la stratégie de réflexion à voix haute, les entretiens, ainsi que les réflexions des élèves sur leurs écrits et leurs artefacts. Les résultats de l'étude indiquent que les élèves ont activement utilisé leurs connaissances métastratégiques au cours des processus de résolution de problèmes d'information en ligne afin de comprendre et d'examiner la validité des informations et des sources ainsi que de communiquer efficacement ces conclusions aux autres. Au cours de ce processus, les élèves ont également développé l'appropriation et la responsabilité de la résolution de problèmes à l'aide d'informations fiables. Sur la base des résultats de l'étude, cet article résume le processus et discute des implications pédagogiques de résolution de problèmes d'information en ligne des élèves du primaire. Mots clés : résolution de problèmes d'information ; connaissances métastratégiques ; évaluation de l'information ; sciences élémentaires ; recherche qualitative

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)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,387 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlberta Journal of Educational ResearchMême sujetEducation and Critical Thinking DevelopmentTravaux en français237 207