Mapping Metacognition: Uncovering Strategic Knowledge in Action
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.
Notice bibliographique
Résumé
While concept mapping is widely recognized as an effective active learning strategy, it is still underutilized in higher education. The current literature in SoTL demonstrates the utility of concept maps but the means by which the learning benefits are realized are not well explored. This study focuses on two first year anatomy and physiology courses where nursing students utilized pre-structured concept maps, called skeleton maps, as an assigned weekly study strategy. In this research, we analyzed the skeleton maps collected from participating students for evidence of metacognitive strategies in use. We found five main approaches: the use of diagrams and drawings, color, highlighting, sticky notes (layering), and cross-referencing. Together, these approaches demonstrate elaboration and organizational knowledge, both components of metacognitive strategic knowledge that are at a greater level of sophistication than basic rehearsal. The strategies used by students also demonstrated aspects of the self-knowledge component of metacognition.Rehearsal was the main strategy that students reported pursuing (and the strategy observed by the instructor) prior to the pedagogical change. Overall, our results show that the skeleton maps significantly shifted the students’ approaches to learning and encouraged metacognitive approaches previously shown to enhance recall and organization of knowledge. This study provides insight into how skeleton maps can support higher level metacognitive learning strategies, providing evidence to encourage their introduction in content-heavy courses.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle