Content Matters: How Information Literacy Workshops Tailored for Marginalized Groups Can Impact Student Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective – This study sought to understand information literacy instruction tailored for first-year students of color in higher education, and the impact of that instruction on student performance and confidence levels. Methods – The study was conducted at a four-year doctoral-granting higher education institution and was designed as a QUAL+quan convergent mixed-methods study. It utilized critical race theory (CRT) as its theoretical framework, a participatory action research (PAR) approach for its design, and critical pedagogical practices to tailor the instructional content and delivery. The instruction was designed as a multi-session information literacy workshop series delivered outside of the traditional classroom and was comprised of six one-hour sessions: an initial focus group, four information literacy sessions focusing on specific aspects of the research process, and semi-structured interviews. Results – Data collected through discussions, open-ended activities with rubrics, and pre- and post-series surveys were analyzed to determine whether the instructional series impacted student learning outcomes. The results showed the series had a positive impact on student performance and their confidence levels pertaining to understanding and applying information literacy concepts. Conclusion – The study is significant as it is the first to specifically utilize CRT and PAR in a multi-session information literacy workshop series for first-year students of color delivered outside of the traditional classroom setting and can serve as a model for other institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».