A Tiny Adventure: the introduction of problem based learning in an undergraduate chemistry course
Notice bibliographique
Résumé
Year 1 of the chemistry degree at the University of Leicester has been significantly changed by the integration of a problem based learning (PBL) component into the introductory inorganic/physical chemistry module, 'Chemical Principles'. Small groups of 5-6 students were given a series of problems with real world scenarios and were then given the responsibility of planning, researching and constructing solutions to the problem on a group wiki hosted on the Universty’s Virtual Learning Environment (VLE). The introduction of PBL to the course was evaluated both quantitatively and qualitatively. Class test and exam results were analysed and compared with those achieved in previous years (i.e. before the introduction of PBL). It was found that student performance was at least as good as it had been before the introduction of PBL. Retention figures after PBL had risen sharply (not one PBL student dropped out of the course during the first term). Student and staff feedback was also collected for qualitative analysis of the impact of the change. Combining these findings showed that students appeared to show an improvement in, and recognition of the acquisition of, transferable skills and that group work on immediate arrival at university (representing an opportunity to use social skills within an academic exercise) led to high student retention within the PBL cohort.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».