An Analytical Autoethnographical Account of using Inquiry-Based Learning in a Graduate Research Methods Course
Bibliographic record
Abstract
Increased emphasis is being placed on integrating research and teaching in higher education because of the numerous benefits accrued by students. In accordance, research methods courses are ubiquitously contained in curricula, ostensibly to promote research training and the research-teaching nexus. Students may not appreciate the inclusion, however, of such courses or emphasis on research training when their career ambitions are outside academia. In this analytical autoethnographic study, I examined my experience of teaching research methods to twenty graduate students using an inquiry-based learning strategy. To assist my analysis, I incorporated the students’ reflective journals of their experience of the course. Inquiry based learning motivated both the students and me, however the approach was time intensive and stressful for me. Contrary to current recommendations, guidance is of crucial importance with this teaching approach, particularly at the onset. Furthermore, an alignment between my own research interests and course content was not necessary for the research-teaching nexus to be experienced. Moreover, absence of such alignment provided opportunities for personal development both for the students and in my case, the instructor. Dans l’enseignement supérieur, on met maintenant de plus en plus d’emphase sur l’intégration de la recherche dans l’enseignement à cause des nombreux avantages dont peuvent bénéficier les étudiants. Par conséquent, les cours de méthodologie de la recherche font désormais partie des programmes de cours de façon ubiquitaire, visiblement pour favoriser la formation en recherche et le lien entre l’enseignement et la recherche. Toutefois, les étudiants n’apprécient pas toujours une telle inclusion de ces cours ni l’accent mis sur la formation en recherche lorsque leurs ambitions de carrière se situent hors du milieu universitaire. Dans cette étude analytique auto-ethnographique, j’examine l’expérience que j’ai eue quand j’ai enseigné un cours de méthodes de recherche à vingt étudiants au cycles supérieurs en utilisant une stratégie d’apprentissage basée sur l’enquête. Pour faciliter mon analyse, j’ai incorporé les journaux de réflexions personnelles des étudiants dans lesquels ils ont relaté leurs expériences concernant le cours. L’apprentissage basé sur l’enquête a motivé à la fois les étudiants et moi-même, mais il s’est avéré que cette approche avait pris énormément de temps et avait été stressante pour moi. Contrairement aux recommandations qui circulent actuellement, il est de la plus haute importance de fournir des conseils quand on utilise cette approche d’enseignement, en particulier au début. De plus, il n’a pas été nécessaire d’aligner mes propres intérêts en matière de recherche avec le contenu du cours pour faire l’expérience du lien entre la recherche et l’enseignement. Par ailleurs, l’absence d’un tel alignement a fourni des occasions de développement personnel à la fois pour les étudiants et, dans mon cas, pour l’instructeur.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.199 | 0.072 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".