Is More Activity Always Better? A Department‐Wide Study of Relationships Between Classroom Practices and Student Performance
Notice bibliographique
Résumé
Extensive research into science education has established that active learning practices positively impact student learning1. From these findings, we can now move forward to explore how to best design active classroom practices, and assess the most effective use of instructional time. To address these issues on a large scale within biology, we investigated the relationships between specific classroom practices and student learning in a biology department‐wide study at a large research university in the Pacific Northwest. For 31 different biology course sections ranging from freshman to senior year, and on topics from molecular biology and biochemistry to ecology and physiology, we collected classroom activity and diagnostic test data. Classroom observations captured the student and instructor behavior using the validated tool COPUS2; the diagnostic assessments were multiple‐choice pre‐ and post‐tests aligned to each course's content, consisting largely of validated questions from the concept inventory literature. Our observational data analysis showed a wide variety of instructor practices across the department, consistent with other large‐scale characterizations, which allow for clustering this multidimensional classroom data into broader instructional styles3,4. Notably, students in “Collaborative” classrooms significantly outperform students in “Peer Instruction” and “Lecture” styles, though there is no difference between the performance in the two latter styles. More finely‐grained, the amount of class time spent on clicker questions or worksheets are each significant and positive predictors of student performance. Interestingly, we see a negative relationship between unstructured group discussions (using neither clicker nor worksheets) and performance, highlighting the need for targeted approaches to engage students in productive active learning. Thus, building on current research that describes large‐scale teaching practices, we can now quantitatively link program‐wide COPUS observational data with student outcomes. The results of this work describe a platform by which others might evaluate learning and classroom practices, inform future directions for instructor development, and provide further insight into the types of classroom activities that have the greatest impact on student learning.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».