Increasing Learning Potential in Entry Level Nutrition Students through Online Tutorial
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess whether implementation of an online tutoring program, MasteringNutrition©, would produce measurable gains in student learning outcomes. Research conducted by Pearson©, the creator of MasteringNutrition©, indicates that the inclusion of Mastering© tutoring programs into existing courses has the ability to increase student performance on assessments and total course grades. Students of a general education, nutrition course were invited to participate in this study: spring of 2013 (no Mastering; n=182), fall of 2013 (Mastering; n=86), and spring of 2014 (Mastering; n=410). NDFS 1020 is an introductory nutrition course taught in a blended style. Course structure includes course lectures (60% of instruction time) and online assignments (40% of instruction time), Mastering© is included as part of required assignments. Learning outcome progress was measured by questions on a pre-semester quiz, final exam, and posttest six months after course completion. Assessments measured student progress based on course learning objectives. Results of statistical tests reported no significant difference in test scores for each group over time. Students who scored lower than the mean on the pretest and used the Mastering© program demonstrated greater improvements in final and posttest scores compared to those who scored higher than the mean on the pretest (p=<.001). Implementation of online tutoring program did not significantly improve overall student outcomes. Online tutorial programs may be helpful for students who are enrolled in courses where they have little prior knowledge of subject matter.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».