Incorporating a Modified Problem‐Based Learning Exercise in a Traditional Lecture and Lab‐Based Dairy Products Course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: A modified problem‐based learning (PBL) exercise was implemented in a food science Dairy Products course, which had previously been taught in the traditional lecture and laboratory format only. The first 10 wk of the course consisted of weekly lectures and laboratory exercises. During the remaining 3 wk, students were presented with a case study that described milk quality problems that could be encountered by the dairy industry. Each week, students received a set of case disclosures containing relevant information that assisted in solving the case. Students were asked to present their findings at the end of the course in the form of a written “consultant's report.” In addition, students were given a survey asking for feedback on the PBL exercise, and the usefulness of having the lectures and labs prior to the PBL experience. Eighty percent of the students found that lectures and labs provided them with sufficient background knowledge to understand and solve the PBL case, 70% found that the PBL reinforced course material covered during lecture and labs, 50% responded that PBL helped them develop new ways of reasoning about the subject matter and 65% reported that PBL taught them to think critically. Of the total students surveyed, 56% would prefer to participate in similar types of PBL exercises in the future. Incorporating PBL into traditionally taught food science courses can have a positive influence on the learning process.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».