Redesign of a First-Year Theory Course Sequence in Biostatistics
Notice bibliographique
Résumé
This communication describes the process and results of a curriculum review of a first-year sequence of courses in statistical inference within a Master of Biostatistics program. Our primary aim was to develop an innovative course in statistical theory that meets the needs of a diverse student audience, the majority of whom are seeking a terminal master’s degree while a minority will pursue PhD training in biostatistics. The main results were (1) different course paths for job-bound and PhD-bound students; and (2) the development of an innovative first course in statistical inference, which is a computationally-aided self-discovery of a salient (albeit not comprehensive) set of key concepts and techniques pertaining to statistical inference. The redesign process addressed a key conceptual barrier: namely, the unexamined assumption that deductive proofs are a necessary condition for rigorous presentation. Consistent with the principles of constructivism, we navigated this barrier by redefining the task to which pedagogic rigor should be applied: namely, to help students to develop a sound mental map of statistical inference. We believe that the approach we used to accomplish this redefined task could be generalized to additional aspects of statistical education, among others.
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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 | 0,086 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».