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Enregistrement W4414989606 · doi:10.22215/cujs.v5i3.5412

Enhancing a First-Year Seminar for Optimized Learning

2025· article· en· W4414989606 sur OpenAlexaff
Ruth Nobossi, Brendan Conway-Smith

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)MetacognitionCognitionTask analysisOnline courseActive learning (machine learning)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this project, we added to and improved the course content for the Thinking and Knowing (FYSM 1607C), a cognitive science course. This course is a two-term course that started in the fall and we used available information on the students’ current performance and reception to the course to strategically re-design assessments for the course’s second term. Our three main goals were to increase student engagement in the course, facilitate connections between course topics and incorporate more supplementary materials and external resources. We accomplished this by creating an innovative group assignment to serve as the course’s final and by adding additional course-related material and general first-year resources to the course Brightspace page. As a bonus, we expanded on the Metacognition unit in the course and mobilized Brendan Conway-Smith’s extensive background on the topic to create a framework for the development of a new course.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,013

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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