Development of lifelong learning strategies using inquiry guided learning projects in a first year anatomy course (211.6)
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical science courses are often crammed with mandatory content. As a result, students may develop passive learning strategies; relying on the instructor to ‘give them’ knowledge. For instance, students self‐report (pre‐semester survey, 10‐pt Likert) a lack of confidence in the exploration of research on a scientific topic (6.4 ± 1.1) outside of formal instruction. To evade this passivity and to promote lifelong learning strategies, Inquiry Guided Learning Projects (IGLPs) have been developed for first year Gross Anatomy; piloted in 2012, then evaluated/reformatted and integrated in 2013. Aligned with student desires to develop skills in effective communication (8.1 ± 1.8) and resource acquisition (8.5 ± 1.9) IGLPs facilitation include 4 novel Information Sessions and 3 Check‐Ins that guide students through the Information Search Process (ISP); initiation, selection, exploration, formulation, collection, and presentation. The guiding aspect was imperative, as students indicate poor self‐perceived abilities of research question selection (6.6 ± 1.7), answer exploration using peer‐review literature (6.4 ±1.2), and effective scientific communication (6.3 ± 1.5). The effect of IGLPs on change over time in student‐perceived confidence and self‐reported ability in all ISP stages will be tested with a repeated measures ANOVA. IGLPs prepare students to be active learners; confident in their ability for academic discovery following formal education. Grant Funding Source : Supported by CIHR CGS Doctoral Research Award
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».