Exploring the Dynamics of Directed Studies Courses: Student, Instructor, and Administrator Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
North American universities are encouraged to increase opportunities for undergraduate research experiences (UREs). To this end, many universities offer directed studies courses (DSCs) which are 1-2 semester long courses involving one-on-one instruction, with a focus on student-led independent research. Building on the understanding of dynamics generally related to UREs, this paper seeks to compare the motivations, benefits, and barriers specifically related to DSCs from student, instructor, and administrator perspectives. Based on a set of qualitative focus group discussions at a small undergraduate liberal arts institution, we present the similarities and differences in these perspectives and recommend a set of best practices for DSCs. All three groups reported motivations for engaging in a DSC that addressed working with a particular student or instructor, assistance with graduate school preparation, and meeting program requirements. In terms of perceived benefits of DSCs, both students and instructors indicated the mentoring relationship and practical outcomes arising from DSCs. Students recognized the benefits of developing research skills, but stressed the motivation and benefit of independent learning more than was found in other studies. Instructors focused on benefits of research engagement and relationship building. The major challenges to participating in DSCs were workload and time (all groups), unprepared students and lack of guidelines (instructors and administrators), and the oral presentation requirement and lack of information about DSCs (students). Based on these results, we suggest increased clarity in DSC expectations, consistent standards of quality, and promoting research processes common to the DSC’s home discipline. Les universités nord-américaines sont encouragées à augmenter les possibilités d’offrir des expériences de recherche au premier cycle (ERPM). À cette fin, un grand nombre d’universités offrent des cours d’études dirigées (CÉD) de 1 ou 2 trimestres qui impliquent un enseignement individuel où l’accent est mis sur la recherche indépendante menée par l’étudiant. Cet article est basé sur la compréhension de la dynamique généralement liée aux ERPM et tente de comparer les motivations, les avantages et les obstacles spécifiquement liées aux CÉD du point de vue des étudiants, des instructeurs et des administrateurs. Cette étude, basée sur un ensemble qualitatif de discussions de groupes dans une petite université d’arts libéraux de premier cycle, présente les similarités et les différences entre ces points de vue et recommande un ensemble de meilleures pratiques pour les CÉD. Les trois groupes ont rapporté que la motivation pour s’engager dans des CÉD impliquait le travail avec un étudiant ou un instructeur particulier, l’aide pour la préparation à l’entrée au deuxième cycle et le fait de répondre aux exigences des programmes. En ce qui concerne les avantages des CÉD, tant les étudiants que les instructeurs ont indiqué qu’ils avaient bénéficié de la relation de mentorat et des résultats pratiques des CÉD. Les étudiants ont reconnu qu’il y avait des avantages à développer des compétences en recherche, mais ils ont souligné que la motivation et les avantages de l’apprentissage indépendant étaient supérieurs que dans le cas des autres types d’études. Les instructeurs ont insisté sur les avantages de l’engagement en recherche et sur l’établissement de relations. Les défis principaux rencontrés quand on participe à des CÉD étaient la charge de travail et le temps (tous les groupes), les étudiants non préparés et l’absence de lignes directrices (instructeurs et administrateurs), ainsi que l’exigence d’une présentation orale et l’absence d’information sur les CÉD (étudiants). En fonction de ces résultats, nous suggérons une meilleure clarification de ce que l’on attend des CÉD, des normes de qualité constantes et la promotion des processus de recherche communs à l’établissement d’enseignement dans la discipline en question.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».