Use of<scp>OneNote</scp>class notebook as a combined electronic laboratory notebook and content delivery tool in an introductory biochemistry laboratory course
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has forced a shift in thinking regarding the safe delivery of wet laboratory courses. While we were fortunate to have the capacity to continue delivering wet laboratory experiments with physical distancing and other measures in place, modifications to the mechanisms of delivery within courses were necessary to minimize risk to students and teaching staff. One such modification was introduced in BCH370H, an introductory biochemistry laboratory course, where a OneNote Class Notebook (ONCN) was used as an electronic laboratory notebook (ELN) in place of the traditional hardbound paper laboratory notebook (PLN) used prior to the pandemic. The initial reasoning for switching to an ELN was around safety-allowing course staff and students to maintain physical distancing whenever possible and eliminating the need for teaching assistants to handle student notebooks; however, the benefits of the ONCN proved to be significantly more. OneNote acted not only as a place for students to record notes but the Class Notebook's unique features allowed easy integration of other important aspects of the course, including delivery of laboratory manuals, posting of student results, notetaking feedback, sharing of instructional materials with teaching assistants, and more. Student and teacher experiences with the ONCN as used within a fully in person biochemistry laboratory course, as well as learned best practices, are reviewed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,031 |
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 ».