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Enregistrement W1891286238 · doi:10.5430/ijhe.v4n4p13

An Investigation of the Pedagogical Impact of Using Case-based Learning in a Undergraduate Biochemistry Course

2015· article· en· W1891286238 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive learning (machine learning)WorkloadPsychologyMathematics educationCourse (navigation)PerceptionMedical educationComputer sciencePedagogyEngineeringMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of case-based learning (CBL) provides students with diverse experiences in the classroom, including problem-solving, knowledge co-construction, communication, and group collaboration. Through these activities, students can explore and develop new knowledge, and acquire relevant skills that have application both in the classroom and beyond. While the majority of studies support the use of CBL as an active learning technique that confers positive pedagogical outcomes, most commonly the investigations compare CBL to a lecture-based method of course delivery. To address this issue, we investigated the pedagogical impact of CBL as compared to a non-CBL “mixture” of other active learning activities in an undergraduate biochemistry course, thereby allowing for a more detailed consideration of the case-specific elements of CBL. It was observed that use of CBL prevented the increase in surface approach to learning that occurred across the semester in the non-CBL group, and improved performance in the course, most notably at the knowledge level of Bloom’s taxonomy. As well, there was an improvement in student perception of the appropriateness of the course workload. Overall, these findings support the use of CBL as a preferred active learning technique, and provide valuable insight into the outcomes associated with its use.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,362 · 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