Promoting Active Learning in Physiology Lectures Through Student Response Systems: To Click or Not to Click
Notice bibliographique
Résumé
Courses in physiology engage students through active learning strategies including small group discussions, group work, and opportunities to explore a scientific problem and explain their findings. Many of these active learning exercises take place in tutorial and laboratory settings. Unfortunately, traditional physiology lectures are often limited to conveying information through lecturing and PowerPoint slides. This approach provides little opportunity for student engagement above lower-order cognition, i.e., writing notes, listening, memorization (Freeman et al. 2014). Student response systems (e.g., clickers) are a valuable tool to facilitate active learning in the lecture setting that could enable students to take control of their learning (“Do I truly understand this topic/concept/theory?”) (Hwang, Wong, Lam & Lam 2015). In addition, clickers provide valuable instant feedback to the lecturer about student comprehension, and can be used to track participation and attendance. Many platforms are now available including clicker devices and virtual clickers to facilitate active learning and meta-cognitive exercises in the lecture setting. Student feedback response platforms may provide a way to introduce active learning into the lecture setting with physiology lectures resulting improved engagement and better achievement of learning outcomes. This workshop provides practical strategies and examples to help instructors evaluate the benefits, challenges, and methods of integrating student response systems into the physiology lecture setting.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».