The implementation of peer assessment as a scaffold during computer-supported collaborative inquiry learning in secondary STEM education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Computer-supported collaborative inquiry learning (CSCiL) has been proposed as a successful learning method to foster scientific literacy. This research aims to bridge the knowledge gap surrounding the role of peers as scaffolding sources in CSCiL environments. The primary objective is to explicitly implement peer assessment as a scaffolding tool to enhance students' inquiry output in terms of research question, data, and conclusion. Additionally, students’ perceptions of peer assessment within CSCiL are explored. Results The study involved 9th and 10th-grade students from 12 schools (N = 382), exploring the effects of peer assessment with and without peer dialogue. The results highlight that while adjustments were more frequently made to the research question and data, adjustments to the conclusion showed significantly greater improvement. Furthermore, students’ perceptions of peer assessment during CSCiL were examined, revealing that students generally perceive peer assessment as fair and useful, and they accept it while being willing to make improvements based on the feedback. While students did not report experiencing negative feelings, they also did not report positive emotions from the process. Additionally, the study found that including a peer dialogue in the peer assessment process did not significantly impact the abovementioned findings. Conclusions This study enriches our understanding of peer assessment as a scaffolding tool in CSCiL, highlighting its potential to improve inquiry outputs and providing valuable insights for instructional design and implementation.
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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 | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».