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Enregistrement W3168563371 · doi:10.21432/cjlt27853

Virtual Lab Integration in Undergraduate Courses: Insights from Course Design and Implementation

2021· article· en· W3168563371 sur OpenAlexaffvenueabout
Maria Papaconstantinou, Dawn M. Kilkenny, Christopher S. Garside, William Ju, Hedieh Najafi, Laurie Harrison

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual labVirtual LaboratoryMathematics educationVirtual learning environmentEducational technologyTeaching methodCourse evaluationCourse (navigation)Instructional designComputer scienceMedical educationMultimediaPsychologyHigher educationEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The instructors of four biology-related courses at a Canadian university integrated Labster virtual labs in their courses as a pre-lab activity, lecture substitute, or to provide lab experience in courses with no on-site labs. The instructors used a backward design approach to align the labs with the learning objectives of their courses and to connect the labs with their course assessments. A study was conducted to examine students’ perceptions of the usefulness of the virtual labs in terms of content knowledge and lab skills. At the end of each course, the instructors administered an anonymous survey in their classes. In total, 370 students participated. Across all four courses, survey results showed that at least 77% of the students found that virtual lab simulations helped them understand course concepts. At least 74% of the students navigated the virtual labs with no issues and 58% of the students found the simulations to be of high quality.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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