Blended learning in a biology classroom: Pre‐pandemic insights for post‐pandemic instructional strategies
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly important to utilize novel approaches to improve student learning. This has become especially relevant throughout the COVID-19 pandemic. Previous studies have shown positive outcomes of blended learning on student satisfaction. Yet, there are limited data in the field of biology on how blended learning practices correlate with overall student performance. Moreover, there is a dearth of information on student perceptions about how blended learning has impacted their education. Through this study, we present insights on the impact of blended learning in a first-year cell and molecular biology course. Using mixed-methods research, we evaluated the impact of a blended learning course format on student performance in the learning categories of knowledge and understanding, communication and application, and critical thinking and inquiry. Using a pre- vs. postintervention analysis, we show that a blended learning course model does not change students' performance on multiple-choice and short answer assessments when compared to a nonblended learning course model. Through a qualitative assessment of student perceptions and sentiments, however, the implemented blended learning approach does appear to provide significant perceived benefits, including learner flexibility, consolidation of content, and the opportunity to apply course content to the 'real world'. While we recognize that our report describes a very specific blended learning model, we believe that our findings are generalizable to similar introductory courses. As such, we are confident that our case study will provide course designers with a useful foundation to build future blended learning courses.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».