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Enregistrement W4408428447 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13672

Cultivating Fieldwork Skills Through a “Choose Your Own Adventure” Interactive Virtual Field Trip

2025· preprint· en· W4408428447 sur OpenAlexaboutno aff
Alissa Kotowski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdventureField (mathematics)PsychologyComputer scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fieldwork is an essential part of geoscience training. It teaches spatial reasoning, teamwork, and organizational skills while requiring integration of diverse observations and iterative hypothesis testing. Successful field campaigns demand critical thinking, problem-solving, and adaptability—skills that many students find challenging, particularly when faced with open-ended tasks that lack “correct answers.” Moreover, physical fieldwork can also be exclusionary, particularly for students with health or mental impairments, lower socioeconomic status, or inflexible family obligations that limit their ability to enter the field. To address these barriers, we need inclusive and innovative methods to teach transferable field skills to all students, regardless of their ability to participate in physical fieldwork. Interactive Virtual Field Trips (iVFTs) offer a promising solution by enabling students to explore spatially integrated, data-rich environments and “visit” inaccessible sites at their own pace with fewer external stressors.We present an iVFT to the Mont Albert ophiolite complex (Québec, Canada), designed to train and assess students in field preparation and critical thinking in an accessible, inclusive setting. We built the iVFT as a “choose your own adventure", challenge-based virtual environment that provides a structured yet flexible framework for cultivating field skills such as strategic planning, data integration, and decision-making in dynamic scenarios. The environment integrates desktop virtual reality with an option of VR/AR compatible glasses for full immersion. To prepare for the 'field' activity, we instruct students to plan an initial field campaign justified by their chosen research problem and terrane accessibility inferred from a topographic map, and "pack a backpack" based on logistical constraints (including weight estimates). Students then enter the virtual environment and test the validity and flexibility of their field plans by making real-time decisions about site selection (i.e., what outcrops to study in detail, and why) and sampling strategies (i.e., what samples to 'collect,' and how much they weigh). The “choose your own adventure” framework allows for embedding unexpected challenges related to weather, health and safety, and active decisions of how and where to spend time. Students keep “field notebooks” to document observations, evolving hypotheses, and modifications to original field plans. During the exercise, we encourage metacognition by guiding student articulation of reasons behind decision making, responses to unexpected challenges, and strengths and weaknesses of original field plans. After the exercise, we captured this cognitive growth through post-activity written reflections. Preliminary assessments using pre- and post-surveys and student products, including narrative reflections, indicate that this approach enhances students’ confidence in tackling complex, open-ended problems while fostering skills critical to real-world fieldwork. Leveraging iVFTs as fieldwork preparation tools has the potential to impact geoscience education by providing students with a safe, accessible, and effective platform to develop critical thinking, problem-solving, and field planning skills. Such skills are transferable both to in-person field experiences, and more broadly, to complex problem-solving.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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