Challenges and Strategies Adopted for Remote Teaching of Biochemistry During the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In March 2020, the global landscape witnessed widespread upheavals in both socioeconomic and educational spheres due to the onset of the COVID-19 pandemic. With measures imposed to control the virus's spread, educational institutions around the world embraced digital learning, introducing challenges in the adaptation to virtual education. This shift proved especially daunting in resource-limited nations with limited digital infrastructure. OBJECTIVE: This scoping review aims to explore the experiences of biochemistry educators during the COVID-19 pandemic, focusing on successful pedagogical strategies used to overcome challenges in remote teaching. The goal is to compile valuable information applicable to health-related undergraduate and postgraduate courses. METHODS: This review considers studies and experiences related to the transition to remote biochemistry education during the pandemic. It encompasses a variety of pedagogical approaches, including online teaching tools, interactive methods, and alternatives to practical laboratory classes. The search spans databases such as MEDLINE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, and Joanna Briggs Institute (JBI) Evidence Synthesis, with a focus on identifying systematic or scoping reviews; however, none were identified in the preliminary search. RESULTS: Starting in February 2022, the scoping review protocol was scheduled for completion by July 2024. From an initial pool of 1171 results, 85 articles were selected, with duplicate verification pending for the subsequent phase of the project. The findings from this review on biochemistry teaching strategies will be communicated using a combination of descriptive narrative, graphical, and tabular formats, emphasizing diverse pedagogical approaches pertinent to the subject. Dissemination will occur through regional and national scientific conference presentations, alongside publication in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: This review aims to generate innovative pedagogical approaches and pinpoint learning activities, materials, and tools that support social and collaborative learning across various subjects, including biochemistry. Moreover, it will offer perspectives from students and educators on the implemented activities, with the intention of integrating them as supplementary methods to boost student participation, and thereby, improve learning outcomes and skill development. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework VZSA7; https://osf.io/VZSA7/. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/59552.
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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 | 0,105 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,011 |
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 ».