E-portfolios rescue biology students from a poorer final exam result: Promoting student metacognition
Notice bibliographique
Résumé
E-portfolios have the potential to transform students' learning experiences. They promote reflection on the significance of what and how students have learned. Such reflective practices enhance students' ability to articulate their knowledge and skills to their peers, teachers, and future employers. In addition, e-portfolios can help assess the ability of teachers and institutions to inculcate students with their core learning objectives and skills. In 2012/13, I piloted the use of an e-portfolio assignment in a sophomore molecular cell biology course to determine whether it could enhance student learning. My pilot assignment found: 1. The e-portfolio rescued students from a poorer final exam result relative to their midterm exam - students who did not complete the e-portfolio assignment had a greater probability of performing more poorly on the final relative to the midterm exam (p = 0.004); 2. E- portfolios can enhance student engagement; 3. Google Sites works well as an e-portfolio platform; 4. Instructors do not need to be technical experts when the e-portfolio platform is embedded in students' everyday digital life; 5. Instructors are able to focus on developing students' learning outcomes associated with e-portfolio assignments when e-portfolios are so embedded; 6. Students may choose whichever e-portfolio platform they prefer, needing only to submit a URL to their e-portfolio for grading.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».