Notice bibliographique
Résumé
In this small scale study in higher education, a good educational practice on the teaching of Bioethics based ontransformative learning and accomplished by debates is presented. The research was carried out in June 2016 at theDepartment of Molecular Biology and Genetics, Democritus University of Thrace, Greece and it includes theassessment of the debating experience by the students participating in the course. The research followed thequalitative method and data was collected by free association through a single question posed to students, askingthem to critically reflect on their debating experience. Content analysis was used for analyzing their responses.Debates seem to be a good practice for teaching Bioethics, since it leads to transformative learning for the futurescientists, as it is highlighted by the students’ views. They strongly state that they were highly interested andmotivated by their participation in debates, an active teaching method that promotes the development of criticalthinking, questioning, processing and presentation of scientific data, as well as the improvement of communicationand cooperation skills. The most significant finding, though, was the critical reflection that young students reachedregarding the subtle, difficult ethical issues of Biosciences.
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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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».