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Enregistrement W1574131101 · doi:10.1002/ase.1383

Reflections as near‐peer facilitators of an inquiry project for undergraduate anatomy: Successes and challenges from a term of trial‐and‐error

2013· article· en· W1574131101 sur OpenAlexaff
Lauren Anstey, Alison Michels, Julianna Szymus, Wyanne Law, Man‐Hymn Edwin Ho, Qu Fei, Ralph T.T. Yeung, Natalie Chow

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorCreativityPsychologyFeelingMedical educationProcess (computing)Peer feedbackPeer learningPedagogyMedicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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