Students and Instructors as Partners in Designing Labs: The Value of Conflicting Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Laboratories are critical to undergraduate education in most STEM disciplines. In principle, they provide opportunities to apply theoretical knowledge, build psychomotor skills and engage in problem solving exercises with an emphasis on experiential learning. Designing these experiences poses challenges for educators, particularly in finding the right balance of pedagogical value and student engagement. As the perception of educators and that of students of the relative importance of these parameters may not always align, it is important to examine instructor and student attitudes towards lab experiences. In this contribution, we outline two studies that examine which dimensions of laboratory experiences instructors and students value, and how they respectively evaluate these dimensions. In this we used a qualitative interview approach to examine how the student perspective can affect development of virtual labs. Though the instructor and student see similar goals in general for laboratory experiences, they have differing views on what constitutes the explicit and implicit goal. For the faculty member, the explicit goal is to foster a practical connection to abstract theoretical concepts, with the implicit goal of discovery and creativity. For the student, the opposite was the case. The lab is expected to give an explicit opportunity for discovery, problem solving and critical thinking, with the generalizability of the concepts or connection to theory as of secondary importance. These studies suggest that not only do the instructor and student value different aspects of learning (i.e., pedagogical value versus engagement) in the lab, but that they also do not even evaluate those aspects similarly. This disconnect between the instructor and student perspective could lead to the development of lab experiences, particularly in the virtual realm, that will ultimately fail to deliver the intended outcomes. These studies suggest that including the student perspective is essential to ensuring the success of labs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».