Facilitating Scientific Literacy Through Writing: A Write-to-Learn Assignment for Large Introductory Undergraduate Biology Courses
Notice bibliographique
Résumé
Write-to-learn (WTL) assignments have been used in a variety of disciplines to encourage conceptual learning and critical thinking in undergraduate education. These assignments focus on facilitating rather than assessing learning. Conversely, write-to-communicate (WTC) assignments (e.g., lab reports and exams), often with the goal of assessing learning, are more commonly employed in foundation STEM courses. We developed a WTL assignment that focuses on promoting curiosity driven learning, critical thinking, and metacognition; skills that promote students’ scientific literacy through writing. We integrated theoretical frameworks for scientific literacy, that include the sub-constructs of third space, authenticity, and multiple discourse as well as science as a human endeavour, and metacognition and self-direction (1, 2) to develop this 3-part WTL assignment. In this assignment, students first select a topic of interest and write freely on their current understanding of the topic (Part 1). They then develop a research question based on their writing and seek answers to their question from published literature (Part 2). Finally, they reflect on their overall experience with the WTL process and propose further avenues of investigation for their research topic (Part 3). Student feedback suggests that they enjoyed the WTL process and their overall satisfaction with the structure of the assignment was high. As we continue to evolve the assignment based on student feedback, we are gratified that students reported high self-efficacy with regard to future writing as a result of participating in this assignment. We recommend use of this type of WTL assignment in large, introductory STEM courses, so as to facilitate rather than simply assess students’ learning. Primary Image: Scientific literacy through writing. Schematic depicting a write-to-learn assignment format implemented in an introductory undergraduate biology course, along with corresponding science literacy constructs.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».