Evaluation of Improvements to the Student Experience in Chemical Engineering Practical Classes: From Prelaboratories to Postlaboratories
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Practical classes are an important and essential part of undergraduate programs in Chemical Engineering, as each experiment provides an opportunity to reinforce the theory of discrete unit operations that are taught elsewhere in the course. While an expensive pedagogical method, when practical sessions are delivered well, they can be one of the best learning experiences for students. As with all pedagogical methods, for students to gain maximum benefit of practical classes, a high level of engagement is required. Consequently, lab assignments need to be designed in a way that guides and instructs students on the theory, procedure, and risks associated with any practical and its associated assessments. This paper describes the outcomes of a qualitative investigation that evaluated student perceptions of updated prelab content combined with a new variation in postlab assessments and a renewed focus on practical skills during practical classes. The overall aim was to improve the student experience in practical classes. Paradoxically, periods of remote teaching enforced by the COVID-19 pandemic created further opportunities to make innovative changes to practical class resources. Subsequent student evaluations also indicated perceptions about each newly introduced component (instructional videos, online multiple-choice prelab quiz, variation in postlab assessment, introduction of grading rubrics, and a practical skills assessment), and more than 75% wanted these resources retained.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».