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Enregistrement W4401172661 · doi:10.55016/ojs/ajer.v70i2.77325

Collaborative Concept Mapping: Investigating the Nature of Discourse Patterns and Features of a Concept Map

2024· article· en· W4401172661 sur OpenAlexvenueno aff
Hlologelo Climant Khoza, Bob Maseko

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of PretoriaUniversity of Leeds
Mots-clésConcept mapSocial connectednessConstruct (python library)Concept learningCoding (social sciences)Joint (building)Mind mapScience educationGeneralizationPsychologyMathematics educationSociologyEpistemologyComputer scienceSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in science education has established the significance of collaborative concept mapping as a powerful strategy in fostering conceptual learning. During such collaboration, students talk about concept map features (i.e., concepts to include, linking words, and cross-links) in constructing a joint map. The quality of the concept map produced depends on the nature of discourses that happen in these collaborative interactions. We explored the nature of discourses between pairs of biology students collaborating on concept mapping and how these discourses contribute to the enhancement of different features of the concept maps. Six students individually constructed weekly individual maps on different topics and then came together in pairs to construct a joint concept map. Their discussions during collaboration were audio-recorded. Both the individual and joint concept maps were analyzed for knowledge of breadth, knowledge of depth, and knowledge of connectedness. To analyze the discussions and understand the nature of the discourses, both deductive and inductive coding approaches were used. The coded episodes were then categorised into the nine discourse patterns identified by Fu et al. (2016). We then matched the episodes with the concept map features that were discussed. Findings indicate that the biology students’ collaboration exhibited mostly knowledge-sharing discourses when deliberating on the three features of a concept map. In turn, the number of valid concepts and propositions improved from individual to joint maps. Although the students’ discussions of cross-links were characterized by knowledge-sharing discourses, most of the joint maps did not show improvement in terms of the number cross-links. We discuss these findings and provide implications regarding the value of understanding the intricacies of discourse patterns in collaborative concept mapping. La recherche dans le domaine de l'enseignement des sciences a établi l'importance de la cartographie conceptuelle collaborative en tant que stratégie puissante pour favoriser l'apprentissage conceptuel. Au cours de cette collaboration, les élèves discutent des caractéristiques de la carte conceptuelle (c'est-à-dire des concepts à inclure, des mots de liaison et des liens croisés) pour construire une carte commune. La qualité de la carte conceptuelle produite dépend de la nature des discours tenus lors de ces interactions collaboratives. Nous avons exploré la nature des discours entre des paires d'étudiants en biologie collaborant sur la cartographie conceptuelle et la façon dont ces discours contribuent à l'amélioration des différentes caractéristiques des cartes conceptuelles. Six étudiants ont construit individuellement des cartes hebdomadaires sur différents sujets et se sont ensuite réunis par paires pour construire une carte conceptuelle commune. Leurs discussions pendant la collaboration ont été enregistrées. Les cartes conceptuelles individuelles et communes ont été analysées du point de vue de la connaissance de l'étendue, de la connaissance de la profondeur et de la connaissance de la connexité. Pour analyser les discussions et comprendre la nature des discours, des approches de codage à la fois déductives et inductives ont été utilisées. Les épisodes codés ont ensuite été classés dans les neuf modèles de discours identifiés par Fu et al. (2016). Nous avons ensuite mis en correspondance les épisodes avec les caractéristiques de la carte conceptuelle qui ont été discutées. Les résultats indiquent que la collaboration des étudiants en biologie présentait principalement des discours de partage des connaissances lorsqu'ils délibéraient sur les trois caractéristiques d'une carte conceptuelle. Par ailleurs, le nombre de concepts et de propositions valides s'est amélioré entre les cartes individuelles et les cartes communes. Bien que les discussions des étudiants sur les liens croisés aient été caractérisées par des discours de partage des connaissances, la plupart des cartes conjointes n'ont pas montré d'amélioration en termes de nombre de liens croisés. Nous discutons de ces résultats et fournissons des implications concernant la valeur de la compréhension des subtilités des modèles de discours dans la cartographie conceptuelle collaborative.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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