Undergraduate Students Develop Questioning, Creativity, and Collaboration Skills by Using the Question Formulation Technique
Notice bibliographique
Résumé
Asking questions can be one of the most difficult, yet important, steps in driving student inquiry. As post-secondary instructors work to integrate inquiry into classrooms, very few concrete strategies exist for developing and promoting student questioning. The Question Formulation Technique (QFT) is a structured process used widely in K-12 settings that guides students through generating, evaluating, and reflecting on questions. In these contexts, the QFT has been shown to develop important skills, including building creative capacity (divergent and convergent thinking), metacognition, and collaborative teamwork. While we have used QFT in many contexts with undergraduate students, there is very limited evidence of effectiveness and impact beyond K-12. In this study, we explored how students collaboratively developed questions using the Question Formulation Technique (QFT) in an undergraduate upper-division biology class. We documented and explored themes in question generation and collected student group reflections on their experiences. We show that undergraduate students are productive in generating questions using QFT, and asking questions broadly across the course themes, with the number of questions increasing by the end of the term. Students enjoyed the QFT process, were excited by the questions generated, and found the collaborative brainstorming effective. We also reflect on our experiences and provide ideas for other ways QFT can be incorporated into courses to support undergraduate inquiry and research. We found that QFT helps biology undergraduate students ask their own questions and use inquiry to explore concepts creatively and collaboratively.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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 ».