Notice bibliographique
Résumé
A great deal of research has shown that lectures with large class sizes struggle to promote active learning resulting in poor knowledge acquisition and retention as well as limited conceptual understanding. Based on the benefits observed for blending learning models and small group learning in the literature, Introductory Psychology (Psyc 100) at Queen’s has recently undergone a massive redesign with the goal of improving the student experience.The structure of Psyc 100 has been changed from 3 hours of traditional lecture a week to 1 hour of lecture, 1 hour of online learning, and 1 hour of learning lab per week. The goal of this redesign is to increase student engagement through learning labs, grant more freedom to pursue the course material via interactive online tasks, and delve deeper into exciting and relevant topics with more in-depth lectures.The labs are specially designed with a student-centered approach that helps learners to engage with fellow students and the material through group discussions, quizzes, games, and debates. Upper year students majoring in Psychology comprise approximately 2/3 of the tutorial facilitators for these labs, which provide undergraduate students with an important opportunity to take a more active role in the Psychology department and develop a love for teaching.We will present the research behind this redesign, demonstrate how it has been incorporated into the new Psyc 100 curriculum, and share our experiences as student facilitators through the ongoing refinement of the course.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».