Reflections as near‐peer facilitators of an inquiry project for undergraduate anatomy: Successes and challenges from a term of trial‐and‐error
Notice bibliographique
Résumé
Near-peer facilitators (senior students serving as facilitators to their more junior peers) bring a unique student-based perspective to teaching. With fewer years of teaching experience however, students who become involved in a facilitator role typically develop related skills quickly through a process of trial-and-error within the classroom. The aim of this paper is to report on the authors' own experiences and reflections as student near-peer facilitators for an inquiry-based project in an undergraduate anatomy course. Three areas of the facilitator experience are explored: (1) offering adequate guidance as facilitators of inquiry, (2) motivating students to engage in the inquiry process, and (3) fostering creativity in learning. A practical framework for providing guidance to students is discussed which offers facilitators a scaffold for asking questions and assisting students through the inquiry process. Considerations for stimulating intrinsic motivations toward inquiry learning are made, paying attention to ways in which facilitators might influence feelings of motivation towards learning. Also, the role of creativity in inquiry learning is explored by highlighting the actions facilitators can take to foster a creative learning environment. Finally, recommendations are made for the development of formalized training programs that aid near-peer facilitators in the acquisition of facilitation skills before entering into a process of trial-and-error within the classroom.
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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 | 0,032 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».