MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7029115423

Intensivt obligatorisk SCRUM-prosjekt i systemutviklingsundervisning

2019· dissertation· no· W7029115423 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2019
Typedissertation
Langueno
DomaineEngineering
ThématiquePhysics and Engineering Research Articles
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnon disponible
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denne oppgaven tar for seg en case på NTNU som omhandler undervisningsmetodikk i systemutvikling. Undervisningsmetoden det er blitt forsket på er et intenst obligatorisk SCRUM-prosjekt. Prosjektet er en del av undervisningen i systemutvikling ved Dataingeniørlinjene på Kalvskinnet. Både 1. og 2. klassen ved Dataingeniørprogrammet var en del av forskning. De bidro med å stille opp på fokusgruppe-intervju, gjennomførte spørreundersøkelse og tillot observasjoner. Faglærerne bidro også med sitt samarbeid med forsker i forskningsprosessen ved å involvere og legge til rette for. \n\nOppgaven hadde som mål å finne ut positive og negative sider ved det intenst obligatorisk SCRUM-prosjekt i systemutviklingsundervisningen. Teorien ga et utgangspunkt hvor forskningsspørsmålene omhandlet temaene læring, motivasjon, brukeropplevelse og samhandling. Teorien forklarte og presenterte en modell med tilhørende faktorer til hvert tema opp imot problemstillingen. \n\nMetoden som ble gjennomgått i oppgaven var en grundig gjennomgang av tilnærming til vitenskapelig metode, bred refleksjon og argumentasjon rundt valg av datageneringsmetoder. Det ble også presentert og argumentert for valg av variabler og dataanlysemetoder. \n\nResultat kapittelet består av en struktur som tar for seg en og en faktor ut ifra modellen som ble utformet i teorien. Hver faktor for presentert sine respektive resultat fra analysen av spørreundersøkelsene, fokusgruppe-intervju og observasjoner der hvor det var relevant.\n\nDiskusjonen gikk grundig igjennom hver enkelt faktor fra den nevnte modellen og brukte både teori og empiri for å avdekke, bekrefte og begrunne interessante funn og avhengigheter mellom faktorene. For hvert tema i modellen ble det utført en modifisering av modellen som viste avhengigheter som hjalp til å besvare hvert enkelt forskningsspørsmål.\n\nTil slutt endte det opp med en konkret og vitenskapelig forsvarlig konklusjon i form av svaret på problemstillingen som viste at det intense obligatoriske undervisningsopplegget var bedre enn det tradisjonelle, og forklarte hvorfor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDuo Research Archive (University of Oslo)Même sujetPhysics and Engineering Research ArticlesTravaux en français237 207