Effectiveness of blended learning for an energy balance course
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of on-line modules in a fundamental chemical engineering course is examined. An undergraduate second-year course on vapour-liquid equilibrium and energy balances is augmented by six onlinemodules. Each module consists of supplementary lecture material for the students in the form of screencasts and interactive simulations followed by on-line quizzing on the fundamental aspects of the content. The quizzes of three of the six modules count for a small percentage of the final course grade (2% each), whereas the quizzes of the other three are offered only for self-assessment. The primer mode of instruction is still “traditional” face-toface. Access to the on-line resources is monitored andrecorded. The major question that is being examined is whether students value the on-line resources and access them to enhance or clarify their learning, or simply try only the on-line “mandatory”, for grade, components. Correlations between students GPA, achievement in the course, attendance to class and on-line module access and quiz achievement are also investigated. Student qualitative feedback on the effectiveness and value of the on-line material is also collected.Students in general value on-line resources: they let students work at their own pace, on their own schedule, and provide immediate feedback. This work assesses the degree to which such resources provide added value to a course that is phenomenologically outside the corecurriculum (the course is not taught to chemical engineer students) and within a busy study term
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».