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Enregistrement W4399793950 · doi:10.37590/able.v44.art24

Implementing EDIA: Building belonging into the laboratory learning environment

2024· article· en· W4399793950 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAdvances in Biology Laboratory Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésArchitectural engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actively building a sense of belonging in students has been shown to increase engagement, retention, and enjoyment of students in courses, programs, and higher education in science.A recent meta-analysis of an early intervention tested in 45 American colleges and universities showed the power of creating a sense of normalcy that difficulties will arise when moving and making a new home to produce a growth mindset that these are common perceptions that can be resolved by persisting and trying again.Setting expectations of challenge and sharing the experiences of previous students helps to prepare a growth and resilience mindset in freshmen before they begin college or university (Walton et al. 2023).The journal Cell Biology Education has published a clear guide to evidence-based pedagogies that develop a sense of belonging in classes: https://lse.ascb.org/evidence-based-teaching-guides/inclusive-teaching/pedagogical-choices/#belonging.Groups of students with diverse perspectives have been shown to be better at problem solving than students who are only high AbstractLaboratories are natural active learning environments where students are immersed in learning the cognitive and physical skills to apply the conceptual knowledge of the course.To create an inclusive environment that makes every student feel welcome and respected, we can use many methods to build a sense of belonging to a supportive learning environment that fosters their development as scientists.Introductory surveys based on the student's values and barriers they face gives students the message that they are considered individuals and their opinions are encouraged.A classroom culture that encourages group work, generating big questions that they want answered by the course, flipped classroom activities that generate collaborative problem solving, and a lab culture that encourages peer teaching all contribute to a supportive learning experience.Organization of students in diverse assigned pods of four students, group in-lab assignments, peer review of draft student research papers before assessment by markers improve every student's understanding and achievement.Additional benefits are the development of the student's ability to critically evaluate their own work, respect viewpoints and abilities outside of their usual peer group and sometimes make new friends.Learning management systems designed with Universal Design for Learning principles provides choices for student's pre-lab preparation and automatic marking of pre-lab quizzes frees TA time for assignment feedback and focusing on struggling students during laboratory sessions.Transformation of courses by small changes each term is possible with a phased-in approach of inclusive initiatives.Discussion and suggestions from participants were encouraged during the conference workshop and are included here.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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