AI and metadata in the classroom: A work-integrated learning project
Notice bibliographique
Résumé
Students in two undergraduate courses explored textual data and scholarly communication through a work-integrated learning project focused on journal metadata migration. They participated in workshops on manual metadata entry, AI prompt generation, and web scraping and scripting. Taking multiple approaches allowed students with diverse levels of digital literacy skills to critically engage with a real-world problem.In Team-GPT, students experimented with two artificial intelligence models, Claude Sonnet and GPT-4o, to convert HTML from a journal website into XML matching the Open Journal Systems schema. They broke the problem into smaller, manageable tasks, testing and refining reusable AI prompts. Along the way, they asked questions about journal practices and metadata challenges, gaining deeper insights into scholarly publishing. For a final assignment, each student created 18 metadata records using the AI-assisted workflow. These records will be evaluated alongside human-created metadata and outputs from a scripted approach to determine accuracy.This work-integrated learning project had substantial benefits for the journal, the library, and students. The journal editorial board will be able to make an informed decision about the migration to Open Journal Systems. Librarians, also the instructors for these courses, blended professional practice into pedagogy and made advances on a library publishing project. Students made meaningful contributions to the Open Access movement. We all practiced divergent problem-solving and continued to build informed opinions on the benefits and challenges of working with artificial intelligence.In this presentation, librarians and students will share our insights into how AI tools and metadata projects can be integrated into educational contexts. We will also discuss how work-integrated learning projects can effectively bridge pedagogy and practice, equipping students with critical skills in digital literacy, problem-solving, and scholarly communication.
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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 | 0,019 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».