Exploring Student Attitudes to Directed Self-Learning Online through Evaluation of an Internet-Based Biomolecular Sciences Resource
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR THE STUDY: In 2000, funding was awarded by the University of Glasgow's Learning and Teaching Development Fund (L&TDF) for the authors to develop an interactive, online learning resource for veterinary biomolecular sciences teaching. This course is a core component of the veterinary undergraduate curriculum at the university. Evaluations were carried out to gauge students' experiences of using the resource as a basis for exploring students' attitudes toward online, independent learning. METHODOLOGY: Peers were asked to review the design and content of four modules, also evaluated by students using questionnaires and focus group discussions. Additionally, students were observed using the modules. Both first-year students and second-year direct-entry students (i.e., students entering the veterinary program with advanced training) participated in the evaluation, which allowed for some comparison between the groups. One cohort used the modules independently, and their responses were compared with the cohorts that used the modules in scheduled classes. RESULTS AND CONCLUSIONS: The evaluations indicate that this is a useful resource that could act as a template for other courses within the veterinary undergraduate curriculum, particularly for learning of basic sciences. On average, first-year and timetabled students rated the program more highly overall, rated the program more highly in relation to previous instruction, and rated tutor presence as more important than second-year direct-entry and independent students did. The lower rating given to tutor presence by second-year direct-entry and independent students indicates that they are more confident using the modules without tutor supervision.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».