Active learning in a biochemistry classroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A common problem in introductory biochemistry courses is the volume of information that must be covered in the standard quarter or semester. This can quickly become overwhelming to the students, who are faced with mountains of information, no way to determine what is important to the professor, and little idea of how to apply this information to problems they may face in other classes or as professionals. I have found that using active learning, primarily in the form of worksheets completed in small groups, very effective at both narrowing the scope of information the students are expected to know and at exposing the students to “problems” that they may face outside the biochemistry classroom where biochemical knowledge will need to be applied. Because of the diverse needs and backgrounds of the students that take this course, I still need to cover a set amount of material in the first semester of biochemistry. I liked the idea of employing active learning in my course; however, because of the amount of content necessary, I could not utilize this teaching style every day. As a result, I have hybridized active learning and lecture to one day of each style per week. This has had the benefit of targeting different learning styles. In narrative evaluations, students have commented that they appreciate both styles, but prefer one or the other. By using both teaching styles, the learning needs of more students are satisfied.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle