Celebrating student engagement in an undergraduate histology course: A showcase review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drawing is a teaching tool that provides numerous benefits to student learning, including enhanced knowledge retention, improved observation skills, and increased engagement with course content. However, these exercises also place high cognitive demands on students and require a considerable time commitment. To acknowledge and celebrate the effort students invest in their drawings; while also giving these illustrations curricular significance, a gallery walk can be an effective teaching strategy. During a gallery walk, students move around a learning space to view, analyze, and discuss work displayed on the walls. This article describes an adaptation of a gallery walk, named a 'showcase review session', which was implemented in an undergraduate histology course. This optional session highlighted highly accurate assignment drawings while offering a content review before the final examination. The course instructor created review questions associated with the student drawings, which were projected onto screens around the room. Students could visit the session at any time, with the questions cycling continuously, and the course instructor and teaching assistants circulated to answer questions. Students responded positively to the session, noting that it helped them prepare for their upcoming practical laboratory examination and that showcasing student work added value to the course. Showcase review sessions like the one described can be applied across disciplines, giving students the opportunity to learn from their peers' work while effectively reviewing course content in an engaging and interactive environment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle