Confronting Student Distrust: Unexpected Findings from a Five-Week Business Intelligence Course
Notice bibliographique
Résumé
In spring 2024, the Goizueta Business librarians at Emory University were invited to develop and teach a 10-hour, for-credit BBA Senior Seminar workshop. This experience gave the librarians an opportunity to scaffold content across a five-session series and to tackle the challenge of providing graduating undergraduate business students with the skills to conduct credible business research via Google when faced with limited access to databases on the job. Each session allowed the students to explore business intelligence frameworks around who owns information, as well as strategies for targeting credible sources and for sifting through the “noise” in Google’s returned results. The final session included a discussion about using generative AI versus Google for business research. Interspersed throughout each session were various exercises to test the students’ knowledge. During this process, the librarians learned many unexpected and difficult lessons about the best methods for engaging with undergraduate business students. In particular, the students were extremely reluctant to buy into business intelligence research methodologies and distrusted the librarians’ expertise as information professionals. The experience of teaching this class shook the business librarians’ confidence and unsettled most of their assumptions about the best methods for teaching business undergraduates.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».