Collaborative Concept Mapping: Investigating the Nature of Discourse Patterns and Features of a Concept Map
Bibliographic record
Abstract
Research in science education has established the significance of collaborative concept mapping as a powerful strategy in fostering conceptual learning. During such collaboration, students talk about concept map features (i.e., concepts to include, linking words, and cross-links) in constructing a joint map. The quality of the concept map produced depends on the nature of discourses that happen in these collaborative interactions. We explored the nature of discourses between pairs of biology students collaborating on concept mapping and how these discourses contribute to the enhancement of different features of the concept maps. Six students individually constructed weekly individual maps on different topics and then came together in pairs to construct a joint concept map. Their discussions during collaboration were audio-recorded. Both the individual and joint concept maps were analyzed for knowledge of breadth, knowledge of depth, and knowledge of connectedness. To analyze the discussions and understand the nature of the discourses, both deductive and inductive coding approaches were used. The coded episodes were then categorised into the nine discourse patterns identified by Fu et al. (2016). We then matched the episodes with the concept map features that were discussed. Findings indicate that the biology students’ collaboration exhibited mostly knowledge-sharing discourses when deliberating on the three features of a concept map. In turn, the number of valid concepts and propositions improved from individual to joint maps. Although the students’ discussions of cross-links were characterized by knowledge-sharing discourses, most of the joint maps did not show improvement in terms of the number cross-links. We discuss these findings and provide implications regarding the value of understanding the intricacies of discourse patterns in collaborative concept mapping. La recherche dans le domaine de l'enseignement des sciences a établi l'importance de la cartographie conceptuelle collaborative en tant que stratégie puissante pour favoriser l'apprentissage conceptuel. Au cours de cette collaboration, les élèves discutent des caractéristiques de la carte conceptuelle (c'est-à-dire des concepts à inclure, des mots de liaison et des liens croisés) pour construire une carte commune. La qualité de la carte conceptuelle produite dépend de la nature des discours tenus lors de ces interactions collaboratives. Nous avons exploré la nature des discours entre des paires d'étudiants en biologie collaborant sur la cartographie conceptuelle et la façon dont ces discours contribuent à l'amélioration des différentes caractéristiques des cartes conceptuelles. Six étudiants ont construit individuellement des cartes hebdomadaires sur différents sujets et se sont ensuite réunis par paires pour construire une carte conceptuelle commune. Leurs discussions pendant la collaboration ont été enregistrées. Les cartes conceptuelles individuelles et communes ont été analysées du point de vue de la connaissance de l'étendue, de la connaissance de la profondeur et de la connaissance de la connexité. Pour analyser les discussions et comprendre la nature des discours, des approches de codage à la fois déductives et inductives ont été utilisées. Les épisodes codés ont ensuite été classés dans les neuf modèles de discours identifiés par Fu et al. (2016). Nous avons ensuite mis en correspondance les épisodes avec les caractéristiques de la carte conceptuelle qui ont été discutées. Les résultats indiquent que la collaboration des étudiants en biologie présentait principalement des discours de partage des connaissances lorsqu'ils délibéraient sur les trois caractéristiques d'une carte conceptuelle. Par ailleurs, le nombre de concepts et de propositions valides s'est amélioré entre les cartes individuelles et les cartes communes. Bien que les discussions des étudiants sur les liens croisés aient été caractérisées par des discours de partage des connaissances, la plupart des cartes conjointes n'ont pas montré d'amélioration en termes de nombre de liens croisés. Nous discutons de ces résultats et fournissons des implications concernant la valeur de la compréhension des subtilités des modèles de discours dans la cartographie conceptuelle collaborative.
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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".