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Enregistrement W2598694117 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.960.14

Peer teaching in an online histology classroom

2013· article· en· W2598694117 sur OpenAlexaffabout
Michele Barbeau, Kem A. Rogers

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadOnline teachingPresentation (obstetrics)Medical educationPsychologyMathematics educationMultimediaComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of a peer teaching exercise for an online histology course has been assessed using a mixed method approach. Students signed up for a time they would be available to meet live in the virtual classroom. Each week, students were given specific virtual slidebox assignments which they uploaded into the classroom with full annotations. At their group meeting time, members would log into the classroom and take turns presenting their slides; presentations were archived for future reference. Other students were free to ask questions and the course instructor was either present live or viewed the presentation archive at a later time to ensure accuracy or provide clarification. Laboratory grades improved significantly compared to the previous year when peer teaching was not included (+9.4% (p<0.05)). Student surveys indicated that students believed that teaching others was “very helpful” (67%) or “helpful” (33%) for enhancing their understanding of course material compared to 100% who found attending presentations “helpful” for enhancing their understanding. In summary, we have shown that peer teaching in the online environment is an effective means to enhance student learning. Grant Funding Source : Social Sciences and Humanities Reseach Council of Canada

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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