Cooperative learning in organic chemistry increases student assessment of learning gains in key transferable skills
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 versus 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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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».