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Enregistrement W4380987870 · doi:10.24918/cs.2023.26

Facilitating Scientific Literacy Through Writing: A Write-to-Learn Assignment for Large Introductory Undergraduate Biology Courses

2023· article· en· W4380987870 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCourseSource · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésCuriosityCritical thinkingMathematics educationMetacognitionLiteracyProcess (computing)Writing processScientific literacyVariety (cybernetics)PedagogyPsychologyComputer scienceScience educationSocial psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (<em>e.g.,</em> 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&rsquo; scientific literacy through writing. We integrated theoretical frameworks for scientific literacy, that include the sub-constructs of <strong>third space</strong>, <strong>authenticity</strong>, and <strong>multiple discourse</strong> as well as <strong>science as a human endeavour</strong>, and <strong>metacognition and self-direction</strong> (<a href="#1" rel="nofollow">1</a>, <a href="#2" rel="nofollow">2</a>) 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&rsquo; learning. <em>Primary Image:</em>&nbsp;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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,349 · 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