Examining Course-Level Conceptual Connections Using a Card Sort Task: A Case Study in a First-Year, Interdisciplinary, Earth Science Laboratory Course
Notice bibliographique
Résumé
Universities are recognizing the need to prepare graduates to think conceptually and have the ability to take on complex, real-world problems. Strategies to assess conceptual knowledge are limited and often require more time and effort to complete than is accessible for most undergraduate courses. Card sorting is a very broad technique for understanding how people group concepts, but in higher education has typically been used to show a student’s development towards expert-like thinking in a discipline as a whole. However, it typically does not give much insight into how we should change our teaching. In this paper, using the novel setting of two terms of a first-year, earth and ocean science lab that uses problem-based learning (PBL), we show how one can generate a card sort that is built using course learning goals and then use the analysis to make actionable improvements to course instruction. Using a card sort designed so that the expert sort corresponds to learning goals supported by the lab activities, we found that in both offerings of the course students generally moved towards expert-like sorting with a reduction in novice-like sorting. A striking feature stood out in both terms of the course, with one question scoring significantly lower than any other expert pairings, despite a change in the wording of that question between terms. This suggests that our course materials do not promote this specific conceptual connection that we had expected and gives us a clear place to look for issues in our course material. In a broader context, our results suggest that tailoring card sort questions to material at a course level, rather than at the discipline level, can provide a manageable, routine assessment of conceptual knowledge in students, while also providing feedback on the quality of course materials.
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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 | 0,042 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».