Designing Dialogic Peer Feedback in Collaborative Learning: The Role of Thinq Tank
Notice bibliographique
Résumé
As technology continues to reshape education, the integration of peer feedback (PF) is increasingly recognized as a key element in promoting student collaboration and learning. This design study tracks the development and implementation of the Thinq Tank tool, which is aimed at facilitating dialogic PF within computer-supported collaborative-inquiry learning (CSCiL) environments. The research was conducted through three design iterations, comparing two key experimental conditions: one contrasting non-dialogic PF with dialogic PF, and another comparing dialogic PF with scripted dialogic PF featuring dynamic sentence-starters and defined roles. Utilizing a quasi-experimental design, we assessed the overall impact on scientific (collaborative) learning outcomes, students’ perceptions of PF, and the composition and elements of PF dialogues. The findings suggest that the integration of dialogic PF within a CSCiL lesson series helps to boost scientific collaborative learning outcomes and increases student receptivity to PF. The study demonstrates that integrating structured support mechanisms within PF tools promotes PF dialogues in which students critically evaluate each other’s work and collaboratively think about ways to improve quality. These insights illustrate that structured, technology-supported PF can significantly advance inquiry outcomes and foster deeper collaborative learning in secondary STEM education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».