Beyond Grades: Harnessing Digital Badges to Champion Holistic Skill Development and Celebrate Active Engagement across a Large Enrollment Organic Chemistry Module
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In a technology-enhanced learning environment and underpinned by a unique hybrid pedagogic model that borrows from gamification, constructivism, and experiential learning approaches, badges were purposefully used to foster engagement. This approach promoted the development of a mindset that identifies and appreciates the worth of a portfolio of practical and general skills developed across an entire introductory organic chemistry lab course. Within the subthemes of General Laboratory Skills, Purification and Characterization Skills, and Professional Desk-Based Skills, ten key microskills that align with course objectives were identified. A visually attractive badge icon that clearly illustrates the specific achievement was created for each. Development of each skill was presented as a standalone short-term goal to be rewarded with an individual task-completion badge. Award criteria included effort and engagement with structured prelab activities, including LearnSci lab sims, instructional videos and online quizzes, hands-on laboratory experience, and postlab reporting. The broad range afforded students opportunities to construct their knowledge and skills across different scenarios, both on and off campus. Award criteria were judiciously selected for their compatibility with our Virtual Learning Environment, Moodle, and its badges plugin. In this way, the logistical demands of validation and badge issuance for a large enrollment class were serviced by technology. Across two academic cycles, ∼3,250 badges were awarded to ∼370 students. Survey responses show that participants found this hybrid pedagogic approach useful for highlighting skill development and evidencing achievement. Students considered it an attractive teaching method that positively impacted on their education and enabled them to make links between in-curriculum skill acquisition and competency for employment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».