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Enregistrement W4410595228 · doi:10.70725/941003zktrdh

Argument Visualization with DMaps: Cases from Postsecondary Learning

2024· article· en· W4410595228 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Interactive Learning Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationArgument (complex analysis)Computer scienceMathematics educationPostsecondary educationEducational technologyHigher educationPsychologyArtificial intelligenceChemistryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dialectical Map (DMap) is an open-source, web-based argument visualization tool developed and used at a Canadian University to scaffold argument construction. To illustrate the ways that argument mapping can be used in undergraduate courses, this article presents five cases selected from courses in biology, psychology, computing science, and English as a foreign language offered at three post-secondary institutions. Each case explains how argument mapping with DMaps (DMapping) was implemented and assessed in a course. Students responded to a questionnaire that gathered their attitudes toward DMapping as a learning activity. In each course, students were also interviewed about their DMapping experiences. The interview and questionnaire data indicated that students believed DMapping was an effective way to meet the knowledge objectives of their course and to learn about argumentation. The authors explain how DMap assignments added value to their courses by helping students think critically about course topics while developing their argumentation ability and information literacy. Finally, we summarize the lessons learned across the cases and discuss ways of maximizing the benefits of argument mapping activities for postsecondary learning.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,421 · 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