DIY productive failure: boosting performance in a large undergraduate biology course
Notice bibliographique
Résumé
Students in first-year university courses often focus on mimicking application of taught procedures and fail to gain adequate conceptual understanding. One potential approach to support meaningful learning is Productive Failure (PF). In PF, the conventional instruction process is reversed so that learners attempt to solve challenging problems ahead of receiving explicit instruction. While students often fail to produce satisfactory solutions (hence "Failure"), these attempts help learners encode key features and learn better from subsequent instruction (hence "Productive"). Effectiveness of PF was shown mainly in the context of statistical and intuitive concepts, and lessons that are designed and taught by learning scientists. We describe a quasi-experiment that evaluates the impact of PF in a large-enrollment introductory university-level biology course when designed and implemented by the course instructors. One course-section (295 students) learned two topics using PF; another section (279 students) learned the same topics using an active learning approach, which is the standard in this course. Performance was assessed on the subsequent midterm exam, after all students had ample opportunities for practice and feedback, and after some time has elapsed. PF students scored nearly five percentage-points higher on the relevant topics in the subsequent midterm exam. The effect was especially strong for low-performing students. Improvement on the final exam was only visible for low-performing students. We describe the intervention and its potential to transform large introductory university courses.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».