Mapping Metacognition: Uncovering Strategic Knowledge in Action
Notice bibliographique
Résumé
While concept mapping is widely recognized as an effective active learning strategy, it is still underutilized in higher education. The current literature in SoTL demonstrates the utility of concept maps but the means by which the learning benefits are realized are not well explored. This study focuses on two first year anatomy and physiology courses where nursing students utilized pre-structured concept maps, called skeleton maps, as an assigned weekly study strategy. In this research, we analyzed the skeleton maps collected from participating students for evidence of metacognitive strategies in use. We found five main approaches: the use of diagrams and drawings, color, highlighting, sticky notes (layering), and cross-referencing. Together, these approaches demonstrate elaboration and organizational knowledge, both components of metacognitive strategic knowledge that are at a greater level of sophistication than basic rehearsal. The strategies used by students also demonstrated aspects of the self-knowledge component of metacognition.Rehearsal was the main strategy that students reported pursuing (and the strategy observed by the instructor) prior to the pedagogical change. Overall, our results show that the skeleton maps significantly shifted the students’ approaches to learning and encouraged metacognitive approaches previously shown to enhance recall and organization of knowledge. This study provides insight into how skeleton maps can support higher level metacognitive learning strategies, providing evidence to encourage their introduction in content-heavy courses.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».