A new curriculum for information literacy: expert consultation report
Notice bibliographique
Résumé
Information literacy can be defined as a set of skills, attributes and behaviour that underpins student learning in the digital age. It has been linked to graduate employability and increasingly UK universities are developing information literacy strategies to inform how they ensure students acquire these competencies during their undergraduate studies. Information literacy programmes or sessions are often run by academic libraries; however, in order to be most effective, experts recognise that information literacy should be embedded within a subject curriculum and ideally taught in partnership with academic and academic support colleagues, rather than in one-off sessions run by librarians. SCONUL's Seven Pillars of Information Literacy model, widely accepted in higher education, sets out the skills and attributes that an information literate person should have. In practical terms, however, how information literacy is taught varies widely across higher education. In addition, recent research suggests that the information-seeking behaviour and needs of students are changing (CIBER, 2008), largely driven by the changing experiences and expectations of 'the Google Generation' who have grown up with access to the internet being the norm. While the Google Generation and 'Digital Native' terms have been debated and widely criticised (Jones, et al, 2010), it is clear that information literacy programmes over the next five years will need to adapt and respond to the needs of current students. This short project developed a practical curriculum for information literacy that meets the needs of the undergraduate student entering higher education over the next five years. It consulted widely with experts in the information literacy field, and also those working in curriculum design and educational technologies.
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 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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,013 |
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.
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 ».