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Enregistrement W6945017148 · doi:10.24433/co.0483372.v1

A Delphi study to strengthen research methods training in undergraduate psychology programmes

2023· other· en· W6945017148 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCode Ocean · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationDelphi methodQualitative researchCurriculumProcess (computing)DelphiPsychological researchResearch design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychology programmes often emphasise inferential statistical tests over a solid understanding of data and research design. This imbalance may leave graduates under-equipped to effectively interpret research and employ data to answer questions. We conducted a consensus process in the form of a two round modified-Delphi study. Our goal was to identify the research methods skills that the UK psychology community deems essential for undergraduates to learn. Participants included 103 research methods instructors, academics, students, and non-academic psychologists. Of 78 items included in the consensus process, 34 reached consensus. Coupled with a qualitative analysis of 707 open-ended text responses, we developed nine recommendations for organisations that accredit undergraduate psychology programmes—such as the British Psychological Society (BPS). We recommend emphasising (1) data skills, (2) research design, (3) descriptive statistics, (4) critical analysis, (5) both significance testing and parameter estimation, and (6) qualitative methods; as well as (7) giving precedence to foundational skills, (8) promoting transferable skills, and (9) creating space within curricula to enable these recommendations. Our data and findings can help modernise accreditation standards to include clearly-defined, assessable skills that have broad acceptance and foster a competent graduate body for the contemporary world.

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)0,183
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1830,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,042 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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