Investigating Student Engagement in First-Year Biology Education: A Comparison of Major and Non-Major Perception of Engagement Across Different Active Learning Activities
Notice bibliographique
Résumé
Educational techniques that improve student engagement have repeatedly been shown to improve performance at the class level at many institutions and in multiple disciplines. However, knowledge of engagement in individual activities in large first-year classes, where there may be several sub-populations of students in different programs reflecting varied interests, is limited. In this study, we examined two large, lecture-based, introductory first-year biology classes to determine whether there were any relationships between specific learning activities and student engagement and performance, both at the class level and as broken down by program of study. Surveys were used to quantify the level of student engagement through four activities: (a) student response systems (clickers), (b) in-class discussions and activities, (c) lab and seminar activities, and (d) interdisciplinary learning. Engagement scores were then compared to students’ final grades. Students in all majors who reported higher levels of participation in most activities studied also reported feeling more engaged overall and achieved higher grades than their less-engaged peers; however, students in non-biology majors demonstrated notably weaker relationships between their engagement and performance in biology courses, where such relationships existed at all. In this paper, we discuss the learning activities which are associated with the greatest performance increases in both biology and non-biology majors and suggest how these results may be used to inform instructional techniques to benefit all students, regardless of major, in future course offerings.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».