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Enregistrement W1597685925 · doi:10.1002/bmb.20141

Cooperative learning combined with short periods of lecturing

2008· article· en· W1597685925 sur OpenAlexaff
Ana Fernández‐Santander

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Molecular Biology Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorMathematics educationSubject (documents)PsychologyApprenticeshipProcess (computing)Teaching methodAcademic yearGraphicsPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The informal activities of cooperative learning and short periods of lecturing has been combined and used in the university teaching of biochemistry as part of the first year course of Optics and Optometry in the academic years 2004-2005 and 2005-2006. The lessons were previously elaborated by the teacher and included all that is necessary to understand the topic (text, figures, graphics, diagrams, pictures, etc.). Additionally, a questionnaire was prepared for every chapter. All lessons contained three parts: objectives, approach and development, and the assessment of the topic. Team work, responsibility, and communication skills were some of the abilities developed with this new methodology. Students worked collaboratively in small groups of two or three following the teacher's instructions with short periods of lecturing that clarified misunderstood concepts. Homework was minimized. On comparing this combined methodology with the traditional one (only lecture), students were found to exhibit a higher satisfaction with the new method. They were more involved in the learning process and had a better attitude toward the subject. The use of this new methodology showed a significant increase in the mean score of the students' academic results. The rate of students who failed the subject was significantly inferior in comparison with those who failed in the previous years when only lecturing was applied. This combined methodology helped the teacher to observe the apprenticeship process of students better and to act as a facilitator in the process of building students' knowledge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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