In-class use of Laptop Computers to Enhance Engagement within an Undergraduate Biology Curriculum: Findings and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Laptop computers were provided for use in three biology classes with differing formats (a second year lecture course of 100 students, a third/fourth year lecture course of 50 students, and a second year course with > 250 students, in groups of 25 during the laboratory portion of the class) to assess their impact on student learning and engagement. In lecture courses, laptop computers were used for web-based exercises to collect and analyse information while in the laboratory, these computers were used to compile student data into a single dataset for analysis. Over a three year study period, student responses were generated using surveys with a Likert response scale. In the third/fourth year lecture course, student satisfaction was the greatest; students strongly agreed that the laptop computers were enjoyable and helpful and felt that the classroom environment was very interactive. However, comparison of examination scores between years with and without laptop computer-based instruction did not show a measurable difference in student learning. In the second year lecture course, students had similar experiences but the average student responses were lower. In the laboratory course, student responses were neutral, possibly due to difficulties associated with limited time to familiarise themselves with the technology and/or variation in laboratory instructors. Student feedback indicated that technology can have a positive impact on student experience but difficulties with technical issues can counteract benefits, necessitating careful preparation and implementation of technology use.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».