Chemistry as if students matter: from student to student’s learning outcomes
Notice bibliographique
Résumé
As a tribute to the legacy of Dr. Margaret-Ann Armour, we report on an initiative that involves university undergraduate students directly and meaningfully in the articulation and implementation of student learning outcomes for their chemistry programs. Student learning outcomes describe what a student should know, do, and value at the end of a learning experience. The initiative was carried out over several years at the King’s University in Edmonton, a small undergraduate liberal arts and science institution with a Chemical Institute of Canada accredited B.Sc. chemistry program. Senior students were involved in articulating their own learning outcomes for their chemistry program and mapping them onto the courses in the program. The resultant heat map provided an interesting visual tool to help the learning community assess strengths and gaps in coverage, as perceived by students. The authors then led a workshop at the Chemistry Education program of a Canadian Society for Chemistry national chemistry meeting to share experiences among Canadian chemistry programs on the diverse ways faculty and programs articulate, implement, and assess student learning outcomes. We conclude with suggestions for steps that departments and programs can take to meaningfully implement student learning outcomes in the design, review, and modification of chemistry programs, including benchmarking those learning outcomes with international outcomes published as a result of an IUPAC project.
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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 | 0,034 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».