International educators’ attitudes, experiences, and recommendations after an abrupt transition to remote physiology laboratories
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic triggered university lockdowns, forcing physiology educators to rapidly pivot laboratories into a remote delivery format. This study documents the experiences of an international group of 10 physiology educators surrounding this transition. They wrote reflective narratives, framed by guiding questions, to answer the research question: "What were the changes to physiology laboratories in response to the COVID-19 pandemic?" These narratives probed educators' attitudes toward virtual laboratories before, during, and after the transition to remote delivery. Thematic analysis of the reflections found that before COVID-19 only a few respondents had utilized virtual laboratories and most felt that virtual laboratories could not replace the in-person laboratory experience. In response to university lockdowns, most respondents transitioned from traditional labs to remote formats within a week or less. The most common remote delivery formats were commercially available online physiology laboratories, homemade videos, and sample experimental data. The main challenges associated with the rapid remote transition included workload and expertise constraints, disparities in online access and workspaces, issues with academic integrity, educator and student stress, changes in learning outcomes, and reduced engagement. However, the experience generated opportunities including exploration of unfamiliar technologies, new collaborations, and revisiting the physiology laboratory curriculum and structure. Most of the respondents reported planning on retaining some aspects of the remote laboratories postpandemic, particularly with a blended model of remote and on-campus laboratories. This study concludes with recommendations for physiology educators as to how they can successfully develop and deliver remote laboratories.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».