Keeping students connected and engaged in a wet-lab research experience during a time of social distancing via mobile devices and video conferencing software
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two major COVID-19 pandemic challenges presented for in-person instruction included adhering to social distancing guidelines and accommodating remote learners who were temporarily isolated or permanently participating from afar. At Binghamton University, our First-year Research Immersion (FRI) program was challenged with providing students with a wet lab course-based undergraduate research experience (CURE), an intense hands-on experience that emphasized student teamwork, lab protocol development, iteration, troubleshooting and other elements of the process of science that could not be replicated in a fully remote environment. We developed an innovative technology approach to maximize all students’ connection to the lab research experience utilizing dedicated mobile devices (iPod Touch) and video conferencing software (Zoom) to synchronously connect remote learners to in-person learners, peer mentors and instructors in our FRI research labs. In this way, despite limited lab capacities and fluctuating remote learning populations, we were able to connect remote learners to their peers and mentors in real-time and give them responsibilities that allowed them to be engaged and feel like meaningful participants in the research process. Although our students reported a preference for in-person labs, they noted this hybrid model was better than other traditionally employed remote-learning lab options. We believe lessons learned here can be applied to improve access to research in all situations and allow us to be prepared for other catastrophic disruptions to the educational system.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».