CREATE’ing improvements in first-year students’ science efficacy that are independent of instructor rank and experience in a large, multi-section online introductory course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With a primary objective to engage students in the process of science online, we transformed a long-standing laboratory course for first-year science students into a more accessible, immersive experience of current biological research using a narrow and focused set of primary literature and the CREATE pedagogy. The efficacy of the CREATE approach has been demonstrated in a diversity of higher education settings and courses. It is, however, not yet known if CREATE can be successfully implemented online with a large, diverse team of faculty untrained in the CREATE pedagogy. Here, we present the transformation of a large-enrollment, multi-section, multi-instructor course for first-year students in which instructors follow different biological research questions but work together to reach shared goals and outcomes. We assessed students’: (1) science self-efficacy and (2) epistemological beliefs about science throughout an academic year of instruction fully administered online as a result of ongoing threats posed by COVID-19. Our findings demonstrate that novice CREATE instructors with varying levels of teaching experience and ranks can achieve comparable outcomes and improvements in students’ science efficacy in the virtual classroom as a teaching team. This study extends the use of the CREATE strategy to large, team-taught, multi-section courses and shows its utility in the online teaching and learning environment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».