A Review to Weigh the Pros and Cons of Online, Remote, and Distance Science Laboratory Experiences
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of traditional face to face labs versus non-traditional online, remote, or distance labs is difficult to assess due to the lack of continuity in the literature between terminology, standard evaluation metrics, and the use of a wide variety non-traditional laboratory experience for online courses. This narrative review presents a representative view of the existing literature in order to identify the strengths and weaknesses of non-traditional laboratories and to highlight the areas of opportunity for research.Non-traditional labs are increasingly utilized in higher education. The research indicates that these non-traditional approaches to a science laboratory experience are as effective at achieving the learning outcomes as traditional labs. While this is an important parameter, this review outlines further important considerations such as operating and maintenance cost, growth potential, and safety. This comparison identifies several weaknesses in the existing literature. While it is clear that traditional labs aid in the development of practical and procedural skills, there is a lack of research exploring if non-traditional laboratory experiments hinder student success in subsequent traditional labs. Additionally, remote lab kits blur the lines between modality by bringing experiences that are more tactile to students outside of the traditional laboratory environment. Though novel work on non-traditional labs continues to be published, investigations are still needed regarding cost differences, acquisition of procedural skills, preparation for advanced work, and instructor contact time between traditional and non-traditional laboratories.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».