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Enregistrement W4402197594 · doi:10.32920/26866582

Statistics Courses in Psychology Undergraduate Programs: A Review of Canadian Institutions

2024· review· en· W4402197594 sur OpenAlexaffabout
Daniella Halili-Sychangco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedical educationApplied psychologyMathematics educationStatisticsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistical literacy is an important learning outcome of an undergraduate psychology degree and a valuable skill as critical consumers of news, as researchers, and as employees in the workforce. The goals of this study were to examine the current curriculum and whether teaching methods used in psychology statistics courses in Canadian universities adhered to recommendations in the GAISE report. Critical evaluation of research, replication/reproducibility, and programming skills were three topics that saw an increase in frequency over time, while hand calculations decreased the most over time. While there is a shift towards including more modern statistics concepts such as confidence intervals, there is little change in the coverage of traditional topics, like calculating t-tests by hand since 2000. The mean GAISE rating across 2017-2021 remained around 7 out of 12 points, indicating considerable room for improvement in methods used to teach statistics. Results, limitations, and future directions are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0190,034
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,689
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,075 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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