Cooperative learning in organic chemistry increases student assessment of learning gains in key transferable skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Science and engineering educators and employers agree that students should graduate from college with expertise in their major subject area as well as the skills and competencies necessary for productive participation in diverse work environments. These competencies include problem-solving, communication, leadership, and collaboration, among others. Using a pseudo-experimental design, and employing a variety of data from exam scores, course evaluations, and student assessment of learning gains (SALG) surveys of key competencies, we compared the development of both chemistry content knowledge and transferable or generic skills among students enrolled in two types of large classes: a lecture-based format <italic>versus</italic> an interactive, constructive, cooperative learning (flipped classroom) format. Controlling for instructor, as well as laboratory and recitation content, students enrolled in the cooperative learning format reported higher learning gains than the control group in essential transferable skills and competency areas at the end of the term, and more growth in these areas over the course of the term. As a result of their work in the class, the two groups of students reported the most significant differences in their gains in the following areas: “interacting productively to solve problems with a diverse group of classmates,” “behaving as an effective leader,” “behaving as an effective teammate,” and “comfort level working with complex ideas.” Our findings clearly show that cooperative learning course designs allow students to practice and develop the transferable skills valued by employers.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle