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Enregistrement W2128771105 · doi:10.1039/c4rp00224e

Structure and evaluation of flipped chemistry courses: organic & spectroscopy, large and small, first to third year, English and French

2014· article· en· W2128771105 sur OpenAlexaff
Alison B. Flynn

Notice bibliographique

RevueChemistry Education Research and Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Mathematics educationFlipped classroomCourse evaluationChemistrySubject (documents)PsychologyComputer scienceHigher educationArtificial intelligenceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic chemistry is a traditionally difficult subject with high failure & withdrawal rates and many areas of conceptual difficulty for students. To promote student learning and success, four undergraduate organic chemistry and spectroscopy courses at the first to third year level (17–420 students) were “flipped” in 2013–2014. In the flipped course, content traditionally delivered in lectures is moved online; class time is dedicated to focused learning activities. The three large courses were taught in English, the small one in French. To structure the courses, each course's intended learning outcomes (ILOs) were analyzed to decide which course components would be delivered online and which would be addressed in class. Short (2–15 min), specific videos were created to replace lectures. Online and in-class learning activities were created in alignment with the ILOs; assessment was also aligned with the ILOs. A learning evaluation was undertaken to determine the impact of the new course structure, using Guskey's evaluation model. Analysis of students' grades, withdrawal rates, and failure rates were made between courses that had a flipped model and courses taught in previous years in a lecture format. The results showed a statistically significant improvement in students' grades and decreased withdrawal and failure rates, although a causal link to the new flipped class format cannot be concluded. Student surveys and course evaluations revealed high student satisfaction; this author also had a very positive experience teaching in the new model. The courses' overall design and evaluation method could readily be adapted to other chemistry, science and other courses, including the use of learning outcomes, the weekly course structure, online learning management system design, and instructional strategies for large and small classes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations178
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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