How the application of physics education research improved student success in first-year physics
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of physics education research (PER) has presented an opportunity for university-level educators to adopt peer-reviewed teaching best-practices and to build upon them. At the University of Ontario Institute of Technology, we have made a systematic change in our approach to teaching first year physics courses using the principles of PER. The curriculum, instruction, and assessment in these large-enrollment (about 900 students) courses were altered to bring them in line with evidence-based pedagogy, and we evaluated the effectiveness of these changes.\nDuring the first phase of our project we designed and built a series of classroom demonstrations based on common student misconceptions in physics. These demonstrations were meant to both enhance student engagement as well as to improve conceptual understanding. We designed the actual demonstrations alongside “predict-observe-discuss” questions, which can promote student conceptual understanding. During the second phase of our project we altered the homework delivery system. Online homework systems have mostly replaced traditional hand-written assignments; however, the most common online systems are provided by textbook publishers, which can be expensive and inflexible. From recent PER, we identified a “mastery setting” as a good model for homework delivery, built an online system based on an open-source platform, and delivered it to our students.\nIn this presentation we will describe the above initiatives, as well as quantify changes in student performance and engagement. We will also provide hands-on and interactive examples of our demonstrations and online homework system.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».