Covidaze Juggle: Undergraduate Teaching Assistants (TAs) with a Large Online Freshmen Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As undergraduate students in a Health Sciences Program we were selected as teaching assistants (TAs) in a freshman introductory Cellular and Molecular Biology course that we had all taken in a standard format. The course was tightly focused on cell communication ( Adv Physiol Educ 36: 13–19, 2012, Biochem Mol Biol Educ. 2013 May‐Jun;41(3):145‐55). The new version was offered synchronously on‐line to 273 students who were in different time zones (within Canada and abroad, Africa, Asia). Didactic sessions (both flipped/non‐flipped) were followed by TA sessions (60‐90 mins.) designed to help students consolidate content and prepare them for active assessments used (The FASEB Journal, 31: 575.2‐575.2.). Each tutorial Group had on the average, twenty students. For the tutorials, we met them in virtual break‐out rooms where we had considerable flexibility to organize our sessions. Larger groups were reconvened to meet the instructors either on the same day or on a separate session. These sessions served to further consolidate their learning. In addition, we had the options of organizing office hours on our own to deal with our students. We were taking several of our own on‐line courses in parallel. These dual obligations as teachers in one course and learners for several others posed many challenges. As teachers, we had to foster engagement, promote interactions, gauge comprehension, maintain enthusiasm, identify individual learning needs despite lack of verbal, non‐verbal cues as many students remained both silent and invisible and also deal with technical glitches. To prepare for our own courses we faced similar technical issues, maintained enthusiasm, battled online fatigue, engaged with our Professors and TAs, dealt with conflicting schedules, found resources, remained flexible, and stayed focused as the lack of a distinct campus environment blurred boundaries between home and academia. We adapted rapidly to cope with these concurrent contrary demands.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle