Effective variations of peer instruction: The effects of peer discussions, committing to an answer, and reaching a consensus
Notice bibliographique
Résumé
Peer Instruction (PI) is a widely used student-centered pedagogy, but one that is used differently by different instructors. While all PI instructors survey their students with conceptual questions, some do not allow students to discuss with peers. We studied the effect of peer discussion by polling three groups of students (N = 86) twice on the same set of nine conceptual questions. The three groups differed in the tasks assigned between the first and second poll: the first group discussed, the second reflected in silence, and the third was distracted so they could neither reflect nor discuss. Comparing score changes between the first and second poll, we find minimal increases in the distraction condition (3%), sizable increases in the reflection condition (10%), and significantly larger increases in the peer discussion condition (21%). We also examined the effect of committing to an answer before peer discussion and reaching a consensus afterward. We compared a lecture-based control section to three variations of PI that differed in their requirement to commit to an answer or reach consensus (N = 108). We find that all PI groups achieve greater conceptual learning and traditional problem solving than lecture-based instruction. We find one difference between these groups: the absence of consensus building is related to a significant decrease in expert views and beliefs. Our findings can therefore be used to make two recommendations: always use peer discussions and consider asking students to reach a consensus before re-polling.
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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 | 0,007 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».