Using a flipped classroom teaching and learning approach to promote scientific literacy skill development and retention
Notice bibliographique
Résumé
The development of scientific literacy (SL) skills is critical in the life sciences. A flipped classroom reverses traditional learning spaces such that foundational knowledge is acquired by students independently through recorded lectures and/or readings in advance of the lecture period and knowledge is consolidated through active learning activities in the classroom. A flipped classroom learning environment can promote critical skill development and knowledge application, and therefore, could enhance SL skill development. The objectives here were to (a) determine the effect of a flipped classroom learning environment on SL skill development in second-year kinesiology students enrolled in a research methods course and (b) reassess SL skills 4 months later. SL skills were assessed using the validated test of scientific literacy skills (TOSLS) questionnaire at the start and end of the semester (n = 57) and reassessed 4 months later after the summer semester break (n = 46). During the flipped classroom semester, practical SL skills (TOSLS scores) were increased by 16.3% and TOSLS scores were positively correlated with the students' final grade (r = 0.526, P < 0.001). Four months later, average TOSLS scores significantly decreased compared to the levels at the end of the flipped classroom learning experience. Importantly, retention of SL skills (i.e., 4 months later TOSLS scores) were related to learning approach scores and were positively correlated with deep learning approach scores (r = 0.298, P = 0.044) and negatively correlated with surface learning approach scores (r = -0.314, P = 0.034). Therefore, SL skill retention was higher in students utilizing a deep learning approach (e.g., engaged, self-regulation in learning, and seeking a deeper understanding of concepts) and lower in students utilizing a surface learning approach (e.g., limited engagement, rote memorization of concepts). Collectively, the results demonstrate the value of a flipped classroom in promoting SL skills while highlighting the role of students' learning approach in critical skill retention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».