Notice bibliographique
Résumé
A first year non-majors biology course, with an enrollment of around 440 students, has been redesigned from a course of traditional content and teaching style to one that emphasizes biological concepts in current global issues and incorporates active learning strategies. We were informed by the education literature incorporating many aspects of established curriculum redesign principles and extended its application to a biology course. Systematic measurement of student attitudes and collection of student feedback through a series of surveys as well as focus group interviews proved to be invaluable in the course redesign process. The information gathered over a two-year period enabled us to fine-tune the course content and teaching strategies effectively to better meet the interests of students in the non-majors course as was documented by the evidence gathered in this research. Un cours de biologie de première année pour étudiants qui ne se spécialisent pas dans ce domaine, dans lequel étaient inscrits 440 étudiants, a été remanié. Ce cours, dont le contenu et le style d’enseignement étaient traditionnels, est devenu un cours où les concepts de biologie ont été mis en valeur dans le contexte des questions globales d’actualité, et des stratégies d’apprentissage actif y ont été incorporées. Nous avons puisé nos ressources dans les publications consacrées à l’éducation qui incorporent les principes établis de remaniement des programmes de cours et nous avons appliqué ces principes à un cours de biologie. La mesure systématique des attitudes des étudiants, les commentaires recueillis auprès des étudiants par le biais de plusieurs sondages, ainsi que les entrevues de groupes témoins, se sont avérés inestimables au cours du processus de remaniement du cours. Les renseignements recueillis pendant une période de deux ans nous ont permi d’affiner de façon efficace le contenu du cours ainsi que les stratégies d’enseignement afin de mieux répondre aux intérêts des étudiants dans des cours qui ne s’adressent pas à des spécialistes du sujet enseigné, tel que documenté par l’évidence recueillie au cours de cette recherche.
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 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 | 0,250 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».