A systemic transformation of an arts and sciences curriculum to nurture inclusive excellence of all students through course-based research experiences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We describe herein a large-scale, multidisciplinary course-based undergraduate research experience program (CRE) developed at Lawrence Technological University (LTU). In our program, all students enrolled in CRE classes participate in authentic research experiences within the framework of the curriculum, eliminating self-selection processes and other barriers to traditional extracurricular research experiences. Methods Since 2014, we have designed and implemented more than 40 CRE courses in our College of Arts and Sciences involving more than 30 instructors from computer science, mathematics, physics, biology, chemistry, English composition, literature, philosophy, media communication, nursing, and psychology. Results Assessment survey data indicates that students who participate in CRE courses have an enhanced attitude towards research and discovery, as well as increased self-efficacy. This intervention is particularly relevant for non-traditional students, such as students who commute and/or have significant work or childcare commitments, who often experience limited access to research activities. Discussion Herein we highlight the importance of a systemic institutional change that has made this intervention sustainable and likely to outlast the external funding phase. Systemic change can emerge from a combination of conditions, including: (1) developing a critical mass of CRE courses by providing instructors with both incentives and training; (2) developing general principles on which instructors can base their CRE activities; (3) securing and maintaining institutional support to promote policy changes towards a more inclusive institution; and (4) diversifying the range of the intervention, both in terms of initiatives and disciplines involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».