New Interdisciplinary Science Course for First-Year Faculty of Science Students: Overview and Preliminary Results from the Pilot
Notice bibliographique
Résumé
Transitioning to university can be a daunting endeavour, with student success dependent on a myriad of effects (Pascarella & Terenzini, 2005). Understanding how to navigate university systems, who to meet, how to get help, how to study, and what goals to set can be hard to grasp (Valle et al., 2003). We provide an overview of the new interdisciplinary foundations course, which piloted in fall 2014, for first-year Faculty of Science students at McMaster University. This course provides a taste of research-based learning (Healey, Jenkins, & Lea, 2014) and develops essential skills that are important for an undergraduate degree and future academic or career plans, exposes students to a wide range of departments and programs in the Faculty of Science, and invites students to reflect on their academic journey and how it may be changing as a result of the course. This customized approach intentionally teaches students how to locate and use institutional resources and the expectations that the institution has of its students, while offering opportunities to create networks of support essential for student success and retention (Kuh, Cruce, Shoup, Kinzie, & Gonyea, 2008), and speaks to a number of considerations highlighted in the literature (e.g., Ambrose, Bridges, DiPietro, Lovett, & Norman, 2010). Other factors considered include balancing the needs of the Faculty, the resources available, and the goals, demands, and interests of the students. In this paper, we describe the course’s design, structure and implementation, key components of the course, support from upper-level science students, and preliminary pedagogical results, which assess its impact on and perception by students.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».