Computer-supported collaborative inquiry in remote networked schools
Notice bibliographique
Résumé
This study addressed computer-supported collaborative scientific inquiries in Remote Networked Schools. Three dyads of grade 5-6 classrooms from remote locations collaborated using the knowledge-buildng tool Knowledge Forum. Customized scaffold supports embedded in the online tool were used to support student understanding and practice of an authentic inquiry process. The study studied how the use of the scaffolds could help students to understand and put into practice an authentic inquiry process, how the students' collaborative problem solving could translate into a deeper understanding of the phenomena explored and if this could lead to conceptual change. Students created notes and used the scaffold supports to support their inquiry process however without sufficient direct teacher modeling, coherent use of the scaffolds stayed low across activities. Pre- and post-test results show that the students gained a better understanding of the inquiry process, but low post-test scores suggest further need for direct teacher modeling of the inquiry process during science instruction. Content analysis of the ideas expressed by the students in two of the sites showed that students were able to generate high-level ideas especially when the directives were explanation-seeking rather than fact-seeking in nature. Teacher mediation in the online discussion tended to generate longer threads than when teachers were absent from the online environment. Unless effective collaborative conversation is already a part of the classroom culture, efforts are required to generate richer student interactions and foster deeper understanding. Recurring technical and logistical difficulties in the sites prevented teachers from concentrating on the learning objectives and should be more seriously addressed by school authorities. Evidence of conceptual change was found through micro-analysis of the students' ideas about buoyancy in the pre- and post-tests as well as in their notes showing that conceptual change is possible in this innovative collaborative learning context. Further insistence for students to complete the inquiry process is needed in order to created additional opportunities for students to express their knowledge about a scientific phenomenon and promote deeper understanding through collaboration.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».