The Impact of Two-Stage Testing and Other Tutorial Co-Learning Activities on Cohort Cohesion and Learning Outcomes in a Large-Enrollment Undergraduate Course
Notice bibliographique
Résumé
Large enrollments in undergraduate courses pose several teaching and learning challenges that impact students’ learning experience and performance. Implementing co-learning activities in tutorials of large courses can help mitigate these challenges and improve the learning environment. One type of collaborative learning activity that has become increasingly popular is two-stage testing but there are limitations to how two-stage testing has been conducted. We undertook a study to elucidate whether our modified two-stage testing protocol and other co-learning activities performed in tutorials can enhance the learning experiences of undergraduate students and foster a sense of community in a large-enrollment research methods course. The specific aims of our study were to: 1) Assess whether co-learning activities including two stage testing in tutorials improves learning outcomes and fosters cohort cohesion in a large-enrollment junior undergraduate science course. 2) Evaluate the impact of our modified two-stage testing approach on student learning and long-term retention. To assess cohort cohesion students were asked to complete a survey and were invited to participate in focus groups. Results indicated that tutorials did foster cohort cohesion among students in the tutorial. The tutorial activities helped scale down the course size and connect with their peers. We tested our modified two-stage testing protocol by administering a two-stage test (an individual test consisting of short-answer questions followed by a group test that was comprised of a subset of the individual test questions that was completed during tutorials). Approximately three months after the individual test, a retention test was administered. Student grades were significantly higher in group tests compared to the individual tests. Interestingly, students on average scored 6.2% higher on the retention test questions that were from the group test, compared to questions that were only on the individual test. These results support the idea that group tests help improve student retention. Students reported tutorials and two-stage testing to be a positive learning experience.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».