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Enregistrement W2800817462 · doi:10.1016/j.bjm.2018.04.005

Adopt a Bacterium – an active and collaborative learning experience in microbiology based on social media

2018· article· en· W2800817462 sur OpenAlexaff
Marco Aurélio Floriano Piantola, Ana Carolina Ramos Moreno, Heloísa Alonso Matielo, Natália Pasternak Taschner, Rafael Ciro Marques Cavalcante, Samia Khan, Rita de Cássia Café Ferreira

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentSummative assessmentPresentation (obstetrics)Theme (computing)Social mediaPsychologyMedical educationMathematics educationWorld Wide WebComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Adopt a Bacterium" project is based on the use of social network as a tool in Microbiology undergraduate education, improving student learning and encouraging students to participate in collaborative learning. The approach involves active participation of both students and teachers, emphasizing knowledge exchange, based on widely used social media. Students were organized in groups and asked to adopt a specific bacterial genus and, subsequently, submit posts about "adopted genus". The formative assessment is based on posting information on Facebook®, and the summative assessment involves presentation of seminars about the adopted theme. To evaluate the project, students filled out three anonymous and voluntary surveys. Most of the students enjoyed the activities and positively evaluated the experience. A large amount of students declared a change in their attitude towards the way they processed information, especially regarding the use of scientific sources. Finally, we evaluated knowledge retention six months after the end of the course and students were able to recall relevant Microbiology concepts. Our results suggest that the "Adopt a Bacterium" project represents a useful strategy in Microbiology learning and may be applied to other academic fields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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