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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».