Characterizing discourse group roles in inquiry-based university science labs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Group work is commonly adopted in university science laboratories. However, student small-group discourse in university science labs is rarely investigated. We aim to bridge the gap in the literature by characterizing student discourse group roles in inquiry-based science labs. The instructional context for this study was a summer program hosted at a private research university in the eastern United States. The program was designed as a bridge program for matriculating students who were first generation and/or deaf or hard of hearing (DHH). Accommodations such as interpreters and technological tools were provided for DHH students. We analyzed 19 students’ discourse moves in five lab activities from the video recordings, resulting in a total of 48 student-lab units. We developed codes to describe student discourse moves: , and . Through a cluster analysis using the 48 student-lab units on quantified discourse moves, we identified four discourse styles, . The results show that individual students tended to demonstrate varying discourse styles in different lab activities; students’ discourse styles within the same groups tended to be aligned with their group members. By examining group members’ discourse styles in mixed-gender groups, we did not observe a difference in engagement levels between female and male students. DHH students in mixed hearing ability groups, however, were observed to have a lower level of engagement compared to their non-DHH group members. We discuss possible factors that may have contributed to the observations for genders and students with different hearing abilities. We also provide suggestions for promoting equitable small-group discourse in university science labs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle