Trong môi trường giáo dục, phân tích dữ liệu văn bản thông qua phân tích nội dung là một phương pháp nghiên cứu phổ biến. Dữ liệu là một nguồn thông tin có giá trị vì nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc về kết quả học tập và học tập. Trong thực tế, nó có thể được sử dụng để cải thiện chẩn đoán và hướng dẫn trong lớp học. Ngày nay, công nghệ như phân tích học tập có thể được sử dụng cho cùng một nguyên nhân. Đối với cả hai mục đích, các công cụ nghiên cứu đáng tin cậy là cần thiết. Phân tích nội dung, thường là thước đo lựa chọn, được yêu cầu để đáp ứng các tiêu chí chất lượng như tính khách quan, độ tin cậy và tính hợp lệ. Tuy nhiên, một số biện pháp độ tin cậy được sử dụng thường xuyên nhất gần đây đã được thảo luận gây tranh cãi, cho thấy rằng có chỗ để cải thiện. Thế hệ đầu tiên của khái niệm Iota phục vụ cho ý tưởng về các biện pháp cải thiện độ tin cậy để phân tích nội dung được thực hiện bởi con người hoặc trí tuệ nhân tạo. Trong cuốn sách này, các tác giả giới thiệu một biện pháp tinh tế: Khái niệm Iota của thế hệ thứ hai. Trái ngược với các biện pháp có sẵn, Iota thế hệ thứ hai có thể ví dụ a) cung cấp thông tin chi tiết về độ tin cậy của mọi loại thang đo và cách sơ đồ mã hóa có thể tạo ra sự sai lệch, b) cung cấp các quy tắc ngón tay cái để đánh giá phân tích nội dung và c) cung cấp khả năng sao chép dữ liệu và dữ liệu sửa lỗi. Cuốn sách này được cấu trúc như một hướng dẫn cho các nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu thêm về cơ chế và chi tiết của khái niệm Iota hoặc sử dụng nó làm thước đo độ tin cậy được lựa chọn trong nghiên cứu của họ.

Abstract:

In educational settings, analyzing textual data via content analysis is a popular research method. The data is a valuable source of information as it offers deep insights into learning and learning outcomes. In practice, it can be used to improve classroom diagnostics and instruction. Nowadays, technology such as learning analytics can be used for the same cause. For both purposes, reliable research instruments are needed. Content analysis, often the measure of choice, is required to meet quality criteria such as objectivity, reliability and validity. However, some of the reliability measures most frequently used have lately been discussed controversially, indicating that there is room for improvement. The first generation of the Iota concept caters to the idea of improved reliability measures for content analysis done by humans or artificial intelligences. In this book, the authors introduce a refined measure: The Iota concept of the second generation. In contrast to pre-existing measures, second generation Iota can for example a) provide insights into the reliability of every single category of a scale and how a coding scheme may produce bias, b) provide rules of thumb for evaluating content analysis and c) provide possibilities for data replication and error-corrected data. This book is structured as a guide for researchers that want to learn more about the mechanics and details of the Iota concept or use it as the reliability measure of choice in their research.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Berding, Florian, Pargmann, Julia
Thông tin nhan đề:	Iota Reliability Concept of the Second Generation: Measures for Content Analysis Done by Humans or Artificial Intelligences
Nhà xuất bản:	Logos Verlag Berlin
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ Thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/96293
Mô tả vật lý:	147p.
Năm xuất bản:	2022