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Enregistrement W2547245147

How is science taught? A program level measurement of how we teach 21st century undergraduates

2016· article· en· W2547245147 sur OpenAlexaboutno aff
M. J. Drinkwater, Kelly Matthews

Notice bibliographique

RevueQueensland's institutional digital repository (The University of Queensland) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorInstitutionClass (philosophy)PsychologyMathematics educationMedical educationHigher educationTeaching methodPedagogySociologyComputer scienceMedicinePolitical scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There is much evidence for the benefits of active learning (Freeman et al., 2014), especially for less advantaged students (Eddy & Hogan 2014). Despite their importance for our graduates, the use of these approaches by staff can be low (Dolan 2015), and surprisingly little is known about the use of evidence-based teaching approaches at the program level (Wieman & Gilbert, 2014). Aims Our main aim was to measure the extent to which evidence-based teaching approaches are used across a Bachelor of Science program at our large, research-intensive institution. We compared our results to a similar Canadian university. We determined how the use of evidence-based teaching approaches differs, within our institution, by class size, year level, and discipline. Design and methods We measured the use of evidence-based teaching with the Teaching Practices Inventory (Wieman & Gilbert, 2014). This is a 72-item questionnaire that asks staff objective questions about the use of specific evidence-based practices in a course. It provides scores for each course in eight different categories of instruction. We applied the instrument to all 136 lecture-based courses in Semester 1 of our BSc program. The completion rate was 95% and the average completion time was 11 minutes. Results We found a wide range of evidence-based practice in our institution, similar to the comparison institution. The individual teaching categories revealed differences. Our institution was stronger in the Course Information category: a central policy requires written learning objectives for every course. Our institution was weaker in both the In-class Activities and Feedback categories: some practices could be improved easily, such as our common use of videos or demonstrations without asking students to first predict the results. Within our institution the first-year courses scored higher than later year courses in the Supporting Material, Collaboration (between staff) and Feedback categories. Conclusions Preparing science graduates with complex 21st century skills is dependent on scientists' pedagogical practices and how they fit together across the curriculum to influence student learning. The Wieman and Gilbert (2014) Teaching Practice Inventory provides actionable data that offers a whole of program view of teaching practices. References Dolan EL (2015). Biology Education Research 2.0. CBE-Life Sci Educ, 14, 1-2. Eddy SL, & Hogan KA (2014). Getting Under the Hood: How and for Whom Does Increasing Course Structure Work?. CBE-Life Sci Educ, 13, 453-468. Freeman S, Eddy SL, McDonough M, Smith MK, Okoroafor N, Jordt H, & Wenderoth MP (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410-8415. Wieman C, & Gilbert S (2014). The teaching practices inventory: a new tool for characterizing college and university teaching in mathematics and science. CBE Life Sci Educ 13, 552-569.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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