Interdisciplinary science boosts to affective domain learning and student engagement
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate interdisciplinary science programs exist, in one form or another, at many Canadian post-secondary institutions. However, data is only recently becoming available on the effectiveness of these programs in achieving their stated outcomes. Even sparser is the research on these programs for achieving affective domain learning goals, known to promote life-long curiosity and a civil society. This talk will present the results obtained from two multi-year research programs: one in SCI 100, an interdisciplinary science first-year undergraduate experience, and one in Science Citizenship, a project-based upper-class undergraduate course. Mixed-methods research was used, including pre/post student surveys, instructor and student focus groups, alumni interviews and correlation between SCI 100 grades obtained and grade point averages in later years, with the initial research goal of measuring the efficacy of these two learning experiences. However, by probing student expectations, experiences and perceptions, critical aspects of the learning pedagogy and curriculum were identified that supported affective domain learning and led to higher student engagement. Not too surprisingly, the results show that both the interdisciplinary nature of these courses (curriculum) and the nature of how the activities were structured (active and/or discovery learning, group work, and student choice of topics) all contributed to internalization of a scientific value system and greater internalization of learning motivation. The correlation results will be discussed in terms of the effectiveness of SCI 100 for future learning in science.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».