Implementing Investigative Labs and Writing Intensive Reports in Large University Physics Courses
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate physics programs are increasingly facing pressure from university and college administration, industry, and funding agencies to improve training of our undergraduates. Increasingly, tertiary institutions have redefined their graduate profiles and mission statements to encompass more than just content knowledge, including skills that will help students succeed in today’s fast-paced world. Many physics departments have started to incorporate the results of physics education research and cognitive science, by adopting more active pedagogies. Student Centered Active Learning Environment with Upside-down Pedagogies (SCALE-UP) is one such educational innovation that has spread widely around the United States and abroad. While initially developed for large-enrollment university physics courses, the approach is being used in a variety of disciplines and class sizes so the acronym has evolved to reflect this. SCALE-UP integrates the lab, “lecture,” and tutorial sections of the course in a reformed classroom to allow large-enrollment university courses to benefit from interactive instruction. This article explains how the University of Auckland developed more open-ended, resourceful lab activities to be completed by large classes that enhance understanding of physics while developing transferable writing-related and critical thinking skills.
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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 | 0,070 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».