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Enregistrement W3107566294 · doi:10.1002/ece3.6960

Fostering equity, diversity, and inclusion in large, first‐year classes: Using reflective practice questions to promote universal design for learning in ecology and evolution lessons

2020· article· en· W3107566294 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.

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversal Design for LearningRubricInclusion (mineral)Equity (law)Diversity (politics)PedagogyEcologyFocus groupSociologyMathematics educationPsychologyEngineering ethicsPolitical scienceSocial scienceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instructors can deliberately design for equity, diversity, and inclusion, including for large first-year classes, and now instructors have added challenges given COVID-19. Our paper explores the question: How do we integrate equity, diversity, and inclusion and universal design for learning (UDL) into first-year, undergraduate ecology and evolution introductory lessons given the COVID-19 pandemic? Given the large field exploring equity, diversity, and inclusion, we chose to focus on developing reflective practice question rubrics for before, during, and after lessons to encourage UDL for instructors, teaching assistants, and learners. We conducted a focus group within our team and discussed ideas related to online learning, including related pitfalls and solutions. Lastly, we created a figure to illustrate ideas and end with a general discussion. Our reflective practice questions for UDL rubrics, figure, focus group, and discussion aim to increase positive action for equity, diversity, and inclusion in the classroom and beyond.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,006
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,290 · 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