What's in a name? Exploring how voluntary library data literacy workshop titles and descriptions affect learner motivations to enroll
Notice bibliographique
Résumé
Due to the nature of voluntary data literacy library instruction, such workshops often struggle to achieve high enrollment. In seeking strategies to mitigate these challenges, this qualitative study attempted to gain a better understanding of learner motivations when enrolling in voluntary data literacy instruction offered by a university data library by exploring the effectiveness of workshop titles and descriptions. Nineteen graduate students were interviewed. This study found four themes, in the form of questions that graduate students would ask about workshop descriptions: is the workshop meant for me; who is the instructor; what is the tone of the description; and are all the key details included in the description and easily identifiable. Based on these findings, several strategies to improve workshop descriptions were suggested, such as providing bios of all instructors, including target audience and prerequisites, and using bulleted lists. • This study involved interviewing graduate students and showing them library workshop descriptions to discuss and rank. • Students were more motivated to enroll if they felt they were the target audience and met the prerequisites. • Students were more motivated to enroll if they felt that the tone of the workshop description was welcoming. • Students wanted to see instructor biographies and photos in workshop descriptions. • Students wanted to see all relevant information in an easy-to-skim format in workshop descriptions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».