Social media in undergraduate teaching and learning: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a scoping review that systematically examines the body of research on social media in undergraduate teaching and learning in order to identify key issues, trends, gaps, and needs. Our objectives include determining what methods have been commonly used to study social media in undergraduate teaching and learning, and to synthesise insights from published research findings within the fields of higher education, educational technology, and the scholarship of teaching and learning. INTRODUCTION: The use of social media technologies in post-secondary environments has been increasing over time, and especially following the shift to remote teaching and learning during the COVID-19 pandemic, this growth has continued. This review addresses a need to analyse and understand the body of research on the use of social media across undergraduate contexts for teaching and learning. INCLUSION CRITERIA: This scoping review includes peer-reviewed journal articles on social media in an undergraduate teaching or learning context published at any time, in English. In addition to including concepts and terms related to social media broadly, based on global social media usage, we include within our search the most commonly used social media platforms. We excluded items from the grey literature (such as reports, dissertations, and theses), and studies that focus on groups outside of the undergraduate population of interest (e.g., in elementary, secondary, or graduate settings, etc.). METHODS: Systematic searching will be conducted in relevant subject and multidisciplinary databases: Education Database, Education Research Complete, ERIC, British Education Index, Australian Education Index, Academic Search Complete, and Scopus. Records will be deduplicated and screened using Covidence software, with each record independently reviewed by two researchers in both rounds, screening titles and abstracts in the first round, and full-text of articles in the second. Researchers will meet to discuss discrepancies and make decisions using a consensus model, and a third researcher will be independently tasked with resolving any conflicts. Data extraction will also use two independent researchers to review each article.
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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 | 0,158 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,016 |
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 ».