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Enregistrement W4389405341 · doi:10.1080/19434812.2021.12291715

Motivating Three-Dimensional Learning from Students’ Questions

2021· article· en· W4389405341 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScience and Children · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Education Studies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumLibrary scienceSociologyMathematics educationPsychologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Click to increase image sizeClick to decrease image size Additional informationNotes on contributorsTara A.W. McGillTara A.W. McGill (Tara.McGill@northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University. Gail Housman (Gail.Housman@u.northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University and was previously an elementary teacher (grades 4 and 5) in Illinois. Brian J. Reiser (Reiser@northwestern.edu) is a professor of learning sciences at Northwestern University and member of the leadership teams of the NextGen Science Storylines and OpenSciEd development projects.Gail HousmanTara A.W. McGill (Tara.McGill@northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University. Gail Housman (Gail.Housman@u.northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University and was previously an elementary teacher (grades 4 and 5) in Illinois. Brian J. Reiser (Reiser@northwestern.edu) is a professor of learning sciences at Northwestern University and member of the leadership teams of the NextGen Science Storylines and OpenSciEd development projects.Brian J. ReiserTara A.W. McGill (Tara.McGill@northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University. Gail Housman (Gail.Housman@u.northwestern.edu) is a Curriculum Development Specialist in the NextGen Science Storylines and OpenSciEd projects at Northwestern University and was previously an elementary teacher (grades 4 and 5) in Illinois. Brian J. Reiser (Reiser@northwestern.edu) is a professor of learning sciences at Northwestern University and member of the leadership teams of the NextGen Science Storylines and OpenSciEd development projects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · 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