Information Literacy in undergraduate research: transforming an old idea into a new environment.
Notice bibliographique
Résumé
Elizabeth Braaksma, Vera Armann-Keown, and Michele Piercey-Normore.\nUndergraduate research has historically been an integral component of the educational experience in the Faculty of Science at the University of Manitoba, but rapidly changing science-related disciplines pose unique challenges to identify, evaluate, acquire, and use information. Students are required to demonstrate competency in research papers and conduct laboratory research. Information is scrutinized by anonymous reviewers and is exposed to ethical and legal ramifications. A model was developed to implement information literacy (IL) into existing programs that already have a strong research foundation using the ACRL (Association of College and Research Libraries) standards for Science and Engineering. The model aligns both sets of learning outcomes (information literacy and discipline-specific), and provides sample exercises with rubrics for evaluation. The integration of IL learning outcomes within the context of a discipline in which the student has an interest, enables a more powerful learning environment than if the outcomes were separated. The program ensures the five IL competency standards are met at each level of a four-year degree, and that students take responsibility for their own success resulting in greater retention throughout their programs and into their future careers. The implications are that the IL integration will provide the tools necessary to help students remain within and successfully complete their academic programs; and gain added value to their knowledge and skills that can be extended into society or to a graduate degree and beyond.
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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 | 0,023 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».