Incorporating higher order thinking and deep learning in a large, lecture-based human physiology course: can we do it?
Notice bibliographique
Résumé
Large classes taught with didactic lectures and assessed with multiple-choice tests are commonly reported to promote lower order (LO) thinking and a surface approach (SA) to learning. Using a case study design, we hypothesized that incorporating instructional scaffolding of core physiology principles and assessing students exclusively with long-answer written tests would encourage higher order (HO) thinking and promote a deep approach (DA) to learning in a two-course physiology sequence (Phys I and II), despite their large size. Test questions were categorized as LO or HO according to the Blooming Biology Tool, and students’ LO and HO performance was determined for each of six tests across the two courses. The validated Revised Two-Factor Study Process Questionnaire survey tool was administered at the beginning and end of each course to measure student approach to learning. HO performance was maintained across Phys I (72.9 ± 19.4 vs. 74.8 ± 20.7%, P = 0.37) and significantly improved across Phys II (69.9 ± 18.4 vs. 79.4 ± 14.8%, P < 0.001). Unexpectedly, students’ LO performance declined from the beginning to end of Phys I (78.5 ± 20.6 vs. 69.4 ± 17.9%, P < 0.001) and Phys II (80.5 ± 19.6 vs. 72.2 ± 24.3%, P < 0.001). Students’ approach to learning did not change throughout Phys I or II, but at each time point students preferred a DA over a SA. Taken together, these results indicate that an intentionally designed large lecture class can support a DA to learning and suggests that this teaching and assessment structure may be particularly well suited to promote HO thinking, albeit possibly at the expense of LO thinking.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».