Students helping students: Evaluating a pilot program of peer teaching for an undergraduate course in human anatomy
Notice bibliographique
Résumé
The educational literature generally suggests that supplemental instruction (SI) is effective in improving academic performance in traditionally difficult courses. A pilot program of peer teaching based on the SI model was implemented for an undergraduate course in human anatomy. Students in the course were stratified into three groups based on the number of peer teaching sessions they attended: nonattendees (0 sessions), infrequently attended (1-3 sessions), and frequently attended (≥ 4 sessions). After controlling for academic preparedness [i.e., admission grade point average (AGPA)] using an analysis of covariance, the final grades of frequent attendees were significantly higher than those of nonattendees (P = 0.025) and infrequent attendees (P = 0.015). A multiple regression analysis was performed to estimate the relative independent contribution of several variables in predicting the final grade. The results suggest that frequent attendance (β = 0.245, P = 0.007) and AGPA (β = 0.555, P < 0.001) were significant positive predictors, while being a first-year student (β = -0.217, P = 0.006) was a significant negative predictor. Collectively, these results suggest that attending a certain number of sessions may be required to gain a noticeable benefit from the program, and that first-year students (particularly those with a lower level of academic preparedness) would likely stand to benefit from maximally using the program. End-of-semester surveys and reports indicate that the program had several additional benefits, both to the students taking the course and to the students who served as program leaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».