"Reading groups" in an undergraduate biology course: A peer-based model to help students develop skills to evaluate primary literature
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
Undergraduates who learn to evaluate primary literature demonstrate an enhanced ability to understand the process of science, weigh scientific evidence, and think critically (e.g. 6,8). Studies show that students who learn how to dissect primary literature through active learning practices, demonstrate mastery of the deeper levels of cognitive processing (9-11). Inspired by that evidence, we designed peer-led active learning sessions called "Reading Groups" (RGs) to supplement in-class learning in an advanced biology course. RGs are moderated by peers who are not content experts. They support novice learners in organizing new information and provide focusing questions to structure discussions. Thus, RGs allow students to discuss research articles in the absence of a content expert, helping them develop the skills and confidence to pose questions during subsequent in-class discussions. This paper describes the design of RGs and reports responses from student surveys. Findings indicate self-reported gains in both evaluating primary literature and self-efficacy. Specifically, students report development of critical thinking, data interpretation, communication skills, and greater confidence in their ability to critique papers. These data are encouraging and we hope that other instructors will consider implementing RGs as a tool to assist students in reading and evaluating primary literature.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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