A Comparison of Team-Based Learning Formats: Can We Minimize Stress While Maximizing Results?
Notice bibliographique
Résumé
Team-Based Learning (TBL) is a collaborative teaching method in which students utilize course content to solvechallenging problems. A modified version of TBL is used at the University of Louisville School of Medicine.Students complete questions on the Individual Readiness Assurance Test (iRAT) then gather in pre-assigned groupsto retake the quiz, given time to utilize their learning resources and discuss each of the questions (Team ReadinessAssurance Test-tRAT). Following this discussion, students take an Individual Summative Assessment Test (iSAT)with new questions at a similar cognitive level and content focus. While educational gains of TBL have been shown,student evaluations negatively assessed the teaching method with complaints regarding question difficulty and stresslevels. Thus, during implementation of TBL in the School of Dentistry, three main changes were made: (1) Thecontribution of TBL to the overall grade was reduced (2) TBL questions were cognitively aligned with unit examquestions, and (3) Scratch-off, lottery response cards were used to create a fun, game-like environment. This revisedTBL format, compared to the original format, resulted in similar student performance during iRAT and tRATsessions. However, the revised, low-stress format had significantly higher scores on the iSAT (n=119-161, p <.05).Furthermore, students participating in the revised TBL format reported higher effectiveness of the learning format,higher levels of perceived fairness, and lower stress levels. These results suggest that the qualitative experience ofstudents may be an important consideration that should be carefully evaluated during implementation of a newteaching technique.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».