Factors Affecting Learning Gains among Students in Microbiology Class: A Preliminary Study Between a U.S. Community College and a Canadian Comprehensive University
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
Though in the past, serious concerns have been raised about students’ interest and learning gains in STEM courses, not much research has been done to examine the differences in learning science at community colleges and universities. The purpose of this paper is to close this gap. This paper analyzes the influence of students’ demographics, preparedness, major, and attitudes on their learning gains in an introductory microbiology class at a community college vs. a university. Student demographics, information about their preparedness level, major, and attitudes were collected in a questionnaire and students’ learning gains were assessed by comparing student performance on a pre- and post-test on four different topics in microbiology. Our results indicate that students’ majors and attitudes such as their willingness to actively participate in the classroom discussions and spend time outside the classroom to learn are major factors that enhance their learning. Age and marital status positively impact learning gains while gender, employment status, and citizenship status show no impact on learning gains in students. Our results also indicate that students at the community college who had less exposure to science classes in high school or biology classes in college achieved statistically higher learning gains despite having overall lower scores on two of the four post-tests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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