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Enregistrement W3166147435 · doi:10.5430/ijhe.v10n7p19

Adapting Literature Critique Engagement Activities for Online Learning Due to COVID-19: Use of Online Learning Groups to Promote Scientific Literacy Capabilities in Undergraduate Nutrition Education

2021· article· en· W3166147435 sur OpenAlexafffundvenue
David M. Beauchamp, Genevieve Newton, Jennifer M. Monk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésPsychologyComprehensionMedical educationMathematics educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Adaptation (eye)PerceptionComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining scientific literacy (SL) skill development in undergraduate science education while transitioning courses from the in-person to online learning environment due to the COVID-19 pandemic requires adaptation of some teaching practices. This study assessed the effectiveness of small online learning groups as the active engagement strategy (replacing in-person breakout groups) to promote SL skill development in fourth year undergraduate nutritional science students in the online learning environment (Fall 2020 semester). As a secondary outcome, SL skill development in the online learning environment (Fall 2020, n=178) was compared to that of the in-person course format (Fall 2019, n=144). Students were surveyed at the start and end of the semester to assess their i) scientific literature comprehension, ii) SL skill perceptions, and iii) practical SL skills. The use of online learning groups contributed to improvements in both literature comprehension and SL skill perceptions (P<0.05), however, practical SL skills remained unchanged (P>0.05). There was no difference in the magnitude of improvement in students’ SL skill perceptions or their practical SL skills between course formats (P>0.05). The ability to think critically about the scientific literature was increased in both course formats, with greater improvements observed in the online course format (P=0.02). Additionally, only students in the online course format had improved comprehension of scientific methods versus the in-person format (P=0.05). Collectively, these data demonstrate that the adaptations of an in-person course to an online learning environment using small online learning groups can similarly promote the development of SL in undergraduate nutrition education.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,397 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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