Effective Virtual Teaching through the Interactive and Inexpensive Teaching Laboratory Data Management (TLDM) System
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has shifted a significant number of on-campus and in-person activitiesto an online, virtual setting. This has caused difficulty in achieving the same learning outcomes in the absence of in-person interaction, particularly for lab courses. In 2014, the Chemical and Biological Engineering department at The University of British Columbia developed and implemented a Teaching Laboratory Data Management (TLDM) system to improve the delivery andeffectiveness of lab-based courses. The TLDM system guides students through experimental calculations and automates a significant amount of grading for instructors. The TLDM system aided the department to better adapt to online lab courses and was integral to the virtual instruction of lab courses during the COVID-19 pandemic. Through conducting surveys and group feedback sessions with students, teaching assistants (TAs) and instructors, we found that the TLDM systemhas been well received by all three groups of stakeholders for use in online lab courses, and provides several key benefits. Namely, it helps students understand the calculations involved in experiments and provides an effective substitute for in-person lab activities, while reducing workload for TAs and instructors. The TLDM system can potentially be a great tool to complementonline courses around the world in an inexpensive way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».