O’Neill, K., Sohbat, E. (2004). How high schoolers account for different accounts: developing a practical classroom measure of thinking about historical evidence and methodology
Bibliographic record
Abstract
Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, April 2004,San Diego, CA. In dit artikel wordt verslag gedaan van het ontwerp, de sturing en vastlegging van een praktijkonderzoek waarbij het ontwikkelen van historisch besef bij studenten centraal staat. Het concept ‘Historical Account Differences’ (HAD) wordt als hulpmiddel toegepast om het vier fasen model van historisch denken van Denis Shemilt in de praktijk te brengen. Dit ten behoeve van het werk van onderzoekers en mensen uit de praktijk om vernieuwingen in het curriculum te ontwerpen die studenten vooruithelpen in hun begrip van geschiedenis. Er wordt gestreefd naar het ontwikkelen van het denken van studenten over de aard van historische informatie en de methode die historici gebruiken als zij bronnen lezen en bewerken. Dit praktijkonderzoek vindt plaats binnen de setting van een klas en is een onderdeel van een groter onderzoek en ontwikkelingsproject ‘Tracking Canada’s Past’ (O’Neill et al., 2003. April). Gedurende het onderzoek ontwikkelen studenten hun eigen onderzoeksvragen rond het thema ‘The Canadian Pacific Railway’ onder begeleiding van afgestudeerde geschiedenisstudenten en vrijwilligers die beschikbaar zijn als ‘online’ mentoren
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".