A Case Study: Enhancing the Learning Process and the Quality of the Students' Work in Online Courses Using Multiple High Impact Practices and Civic Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Employing High Impact Practices (HIPs) in the curriculum will keep the students engaged and will boost their learning outcomes. Study Aim: Explore the students’ feedback on two HIPs practices and measure the impact of the studied HIPs on the course’s outcomes. Methodology: Two HIPs strategies were applied to the graduate students of an advanced online eight –week course. A cross-sectional study by conducting an online Survey-Monkey survey to assess the studied HIPs. The interventions were the group leadership and scaffolding the course’s final project strategies. Results and Discussion: 53% (n=17) of students responded. 53% very liked and liked the leadership group HIP. 82% found the leadership group HIP helpful to present and establish discussions with their classmates. 76.5% either strongly agreed or agreed that the group leadership HIP helped them as presenters and discussion moderators, as well as in handling the weekly assignments. 52.94% agreed and strongly agreed that the leadership HIP helped them, as an audience, to understand the curriculum and assisted them in handling the weekly assignments and projects. 94.12% agreed or strongly agreed that the dissemination of the final project's sections on the weekly assignments helped them understand and write the final project effectively. The average final project grades of the class under study was 97% in comparison to 90% of the same course the instructor taught in Spring 2018.Conclusion: Introducing HIPs strategies will make the students feel that they owned the learning process and enhanced their creativity, self-confidence, and self-efficacy skills.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».