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Enregistrement W4312683181 · doi:10.5430/ijhe.v11n6p114

Championing the Involvement of Practitioners in the Biochemistry Educational Research Process: A Phenomenological View of the Early Stages of Collaborative Action Research

2022· article· en· W4312683181 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher A. Nix, Isadore Nottolini, Jonathan D. Caranto, Yulia V. Gerasimova, Dmitry M. Kolpashchikov, Erin K. H. Saitta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenology (philosophy)PsychologyAction researchConceptual frameworkProcess (computing)PedagogyMedical educationConceptual changeEngineering ethicsSociologyMedicineEngineeringSocial scienceComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disparity between post-secondary STEM instruction and the practices suggested in education and cognitive research is not a novel issue. Despite evidence-based practices being available to practitioners, traditional lecture-based instruction continues to dominate higher STEM education. In this study, we discussed practitioner involvement in biochemistry education research as a potential means to address the gap between research and practice. We used phenomenology as a lens through which to view faculty experiences of participating in a team-based curricular redesign. We administered a concept inventory to examine undergraduate students’ understanding of key concepts and to identify misconceptions. We captured faculty perspectives and reflections on student data through semi-structured interviews, finding that faculty dissatisfaction with traditional practices were rooted in experiences from early on in their teaching careers. Their students demonstrated a lack of conceptual understanding, similar to findings of other studies in undergraduate biochemistry, and key misconceptions the student population held were identified. When examining students’ conceptual understanding data, the faculty gained new insights into where students struggle in the course that they would not have gained without participation in this project. This reinforced their desire to implement curricular change. These findings add to the available data on students’ conceptual understanding in biochemistry and suggest that shared assessments like concept inventories can unify instructors as they engage in team-based curricular reform.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,060
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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