How is science taught? A program level measurement of how we teach 21st century undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».