Integrating Problem Solving and Critical Reflection Opportunities in First- and Second-Year Science Courses.
Notice bibliographique
Résumé
The development of problem solving and critical reflection skills is neglected in early-level science courses; however, such skills are necessary in upper-year science courses and scientific careers (Gupta 2005). Early-year science teaching seems to be about memorization and recall (McDonald and Dominguez 2009) because teachers feel that they have insufficient time to integrate problem solving and critical reflection components into their courses while covering the subject matter (Kronberg and Griffin 2000). Yet, integrating problem solving and critical reflection opportunities into science courses does not have to take too much time and can cover the same curriculum subject matter (Kronberg and Griffin 2000; McDonald and Dominguez 2009); students usually learn more and have a greater understanding of concepts resulting in better grades (e.g., Chaplin 2009); and teachers have more frequent assessments of what their students are learning and can make instructional changes as required (McDonald and Dominguez 2009). This seminar will demonstrate methods (that are not greatly time consuming or drastically change the current curriculum) to integrate problem solving and critical reflection opportunities into lectures, laboratories, and tutorials of early-level science courses. Participants also have the opportunity to actively demonstrate the methods. The benefits of developing problem solving and critical reflection skills earlier in university science education are better grades, better integration of complex topics, and a better understanding of what students are actually learning.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».