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Enregistrement W4280581136 · doi:10.1186/s40594-022-00353-z

Institutionalizing evidence-based STEM reform through faculty professional development and support structures

2022· article· en· W4280581136 sur OpenAlexaff
Sreyasi Biswas, Rocio Benabentos, Geoff Potvin, Julian Edward, Marcy E. Kravec, L. H. Kramer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STEM Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésFaculty developmentScience educationSalaryProfessional developmentMathematics educationMedical educationPsychologyEducational technologyPedagogyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Even though student-centered instruction leads to positive student outcomes, direct instruction methods are still prevalent. Multiple barriers prevent faculty from further adopting evidence-based student-centered practices and holistic approaches to faculty support are necessary to promote faculty change. The Collaborative for Institutionalizing Scientific Learning (CISL) is an HHMI-funded program to reform undergraduate science and mathematics education at a large Hispanic-Serving public research university. The program has established a Faculty Scholar support model to impact the number of science and mathematics faculty using evidence-based practices in their classrooms. Through this program, Scholars are selected to undertake a transformation of a course of their choice and conduct an assessment of the impact of the reform on students-while receiving multiple supports including summer salary, undergraduate Learning Assistants, professional development, course assessment and education research support, and opportunities to develop manuscripts on their course transformations. Results: CISL has supported over 40 Faculty Scholars in the transformation of both introductory and upper division biology, chemistry, physics and mathematics courses. Faculty are motivated to transform a course due to factors related to their own experiences and beliefs, their students' needs, the course structure, and/or departmental elements. Quantitative analysis of the impact of the project on student success show that, overall, students in CISL-supported courses have higher passing rates compared to students in traditional classrooms. Survey and interviews of Faculty Scholars identified that the most valuable elements of the program were the personnel support from undergraduate Learning Assistants during reform implementation and guidance from the program's Assistant Director during design, implementation and evaluation. Conclusions: The CISL program provides an example of significant effort sustained over several years to systematically improve the quality and culture of undergraduate education in a large research-intensive Hispanic Serving Institution. The program has had an overall positive impact on the professional development of Faculty Scholars and led to an increase in the number of STEM courses implementing evidence-based teaching practices, thus, taking a step towards solidifying a culture of evidence-based instructional strategies in STEM departments. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s40594-022-00353-z.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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