Impact and Effectiveness of Science Communication Training in the Honours Life Sciences Program at McMaster University
Notice bibliographique
Résumé
Proper training in science communication (scicomm) skills are consistently falling short of requirements in higher education. This highlights the need to examine a curriculum as a whole as opposed to a course level view. This study investigates whether or not students in their current undergraduate level are comfortable with performing various scicomm skills, in addition to exploring if the dedicated scicomm courses are effectively teaching students the necessary skills. We administered a survey to students on topics regarding scicomm, and asked them to rate their level of comfort, agreement, ranking of importance, and open-ended questions. Four scicomm skills that had the greatest increase in comfort; Argumentative Writing (12%), Literature Review (15%), Public Lecture- Style Presentation (19%), and Oral Presentation (30%). Alternatively, four scicomm skills had the greatest increase in discomfort; Debate (15%), Audio (18%), Policy Communication (19%), and Public Debate (22%). Upon completion of the scicomm courses, there was an increase in comfort for; oral science communication (22%); selecting and using the appropriate written, oral, and multimedia tools (24%); communicating science in written forms (26%); and personal knowledge of written, oral, and multimedia tools (50%). A small sample size, missing data (voluntary questions), omittance of Life Sciences research seminar courses, and uncertainty if academic level implied one took the course(s) in the same year, were limitations . These findings can inform changes to the existing curriculum in order to facilitate the development of scicomm skills for science students as they progress through their undergraduate degrees.
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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 | 0,023 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».