The Design And Impact of a New Biomedical Seminar Deconstruction Course on Undergraduate Learning‐A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
We designed and piloted a research seminar deconstruction course to expose second year undergraduate students to high impact research, bridge the gap in their understanding of the scientific process and provide the opportunity to formulate their own research proposals. Deconstruction sessions included small and large discussion groups using flipped model of classroom teaching facilitated by problem sets with strong emphasis on web‐based resource library developed specifically for each seminar. Students were assessed based on written mini‐journals, seminar summaries, problem sets, and the oral presentation of their research proposal. Didactic sessions on guidelines for scientific presentation and writing research proposal were built‐in the course. Semi‐structured interviews and pre and post course surveys administered to ten students registered in the inaugural course show key learning gains in written and oral presentation of scientific material, interpretation of scientific results, understanding of the scientific process, confidence in developing realistic scientific research questions. The key challenges reported by students included coping with the high workload and planning their research proposal. The majority of the students reported learning skills that were transferable to other classes highlighting time management and critical thinking skills which they felt would enable them succeed in upper level research streams; some even described it as their favorite course. Support or Funding Information UBC Centre for Teaching, Learning & Technology
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».