The Metahistoreasoning tool: fostering domain-specific metacognitive activities in learning through historical inquiry
Bibliographic record
Abstract
Apprendre à propos d'évènements historiques complexes requiert que les étudiants et étudiantes universitaires régulent leur compréhension en accord avec les pratiques spécifiques à la discipline. Toutefois, les étudiants et étudiantes universitaires faillissent de reconnaître les causes des évènements historiques qui sont inconnues, incertaines, et non déclarées. De plus, ils négligent de formuler des explications tentatives pour but d'améliorer leur compréhension. En tant que tel, le programme actuel de recherche a cherché à développer et évaluer le MetaHistoReasoning tool, un environnement d'apprentissage informatisé qui vise à soutenir les élèves dans l'apprentissage des habiletés spécifique au domaine tout en effectuant une tâche authentique dans le domaine de l'histoire. Cette thèse présente les fondements théoriques, pédagogiques, et empiriques pour le dévelopement, la conception, et l'évaluation du MetaHistoReasoning tool. Les résultats ont des implications pour la construction d'une version améliorée du système éducatif comme un moyen de fournir un enseignement adapté et flexible, mieux adapté aux besoins spécifiques des différents élèves.
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 | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".