Cards for Alternative Research Design (CARD): Refining and Evolving a Research Knowledge Development Activity for Computer Science Education
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important choices a researcher makes is selecting a research paradigm and methodology, without which they will be hampered in their search for knowledge and answers. Ideally, researchers consider all possible approaches and select the most appropriate one, but several factors constrain this: Time, familiarity with certain approaches, and the uncertainty of the benefit of change. \Cer draws from many research disciplines, exposing new possibilities that may not be seized due to these limitations. The Cards for Alternative Research Design (CARD) deck is designed to expand researchers awareness of different research approaches through a card-based prototyping exercise. This serious card-based game approach could be used by graduate students, early-career researchers, research course instructors, research mentors, and even experienced researchers. CARD games are intended to reduce the formality and potentially confrontational aspects of being asked to consider new approaches, allowing participants to examine their current research and plans through different paradigms, methodologies, and constraints, without it being a direct criticism of their current choices. This can increase the level of understanding of research framing and practice, strengthening the arguments for using a given approach and introducing valid arguments to adopt different approaches, with low time investment. This report summarizes the current evolution of the CARD deck, including an accompanying glossary and multiple games that can be played with the cards.
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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 | 0,283 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».