MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7029115423

Intensivt obligatorisk SCRUM-prosjekt i systemutviklingsundervisning

2019· dissertation· no· W7029115423 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2019
Typedissertation
Languageno
FieldEngineering
TopicPhysics and Engineering Research Articles
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
Keywordsnot available
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Denne oppgaven tar for seg en case på NTNU som omhandler undervisningsmetodikk i systemutvikling. Undervisningsmetoden det er blitt forsket på er et intenst obligatorisk SCRUM-prosjekt. Prosjektet er en del av undervisningen i systemutvikling ved Dataingeniørlinjene på Kalvskinnet. Både 1. og 2. klassen ved Dataingeniørprogrammet var en del av forskning. De bidro med å stille opp på fokusgruppe-intervju, gjennomførte spørreundersøkelse og tillot observasjoner. Faglærerne bidro også med sitt samarbeid med forsker i forskningsprosessen ved å involvere og legge til rette for. \n\nOppgaven hadde som mål å finne ut positive og negative sider ved det intenst obligatorisk SCRUM-prosjekt i systemutviklingsundervisningen. Teorien ga et utgangspunkt hvor forskningsspørsmålene omhandlet temaene læring, motivasjon, brukeropplevelse og samhandling. Teorien forklarte og presenterte en modell med tilhørende faktorer til hvert tema opp imot problemstillingen. \n\nMetoden som ble gjennomgått i oppgaven var en grundig gjennomgang av tilnærming til vitenskapelig metode, bred refleksjon og argumentasjon rundt valg av datageneringsmetoder. Det ble også presentert og argumentert for valg av variabler og dataanlysemetoder. \n\nResultat kapittelet består av en struktur som tar for seg en og en faktor ut ifra modellen som ble utformet i teorien. Hver faktor for presentert sine respektive resultat fra analysen av spørreundersøkelsene, fokusgruppe-intervju og observasjoner der hvor det var relevant.\n\nDiskusjonen gikk grundig igjennom hver enkelt faktor fra den nevnte modellen og brukte både teori og empiri for å avdekke, bekrefte og begrunne interessante funn og avhengigheter mellom faktorene. For hvert tema i modellen ble det utført en modifisering av modellen som viste avhengigheter som hjalp til å besvare hvert enkelt forskningsspørsmål.\n\nTil slutt endte det opp med en konkret og vitenskapelig forsvarlig konklusjon i form av svaret på problemstillingen som viste at det intense obligatoriske undervisningsopplegget var bedre enn det tradisjonelle, og forklarte hvorfor.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.731
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it