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Enregistrement W3023323599 · doi:10.1187/cbe.19-09-0189

Positive Impact of Multiple-Choice Question Authoring and Regular Quiz Participation on Student Learning

2020· article· en· W3023323599 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCBE—Life Sciences Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughUniversity of Toronto
Mots-clésMathematics educationStudent engagementMultiple choicePsychologyTerm (time)Medical educationMedicineMathematicsStatisticsSignificant difference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously developed an online multiple-choice question authoring, learning, and self-assessment tool that we termed Quizzical. Here we report statistical analyses over two consecutive years of Quizzical use in a large sophomore-level introductory molecular biology course. Students were required to author two questions during the term and were also afforded opportunities to earn marks for quiz participation. We found that students whose final grade was "A," "B," or "C" exhibited similar patterns of Quizzical engagement. The degree to which students participated was positively associated with performance on formal exams, even if prior academic performance was considered as a covariable. During both terms investigated, students whose Quizzical engagement increased from one exam to the next earned statistically significant higher scores on the subsequent exam, and students who attempted Quizzical questions from earlier in the term scored higher, on average, on the cumulative portion of the final exam. We conclude that the structure and value of the assignment, and the utility of Quizzical as a discipline-independent active-learning and self-assessment tool, enabled students to better master course topics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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