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Enregistrement W4414511201 · doi:10.1128/jmbe.00160-25

The state of introductory biology following 16 years of pedagogical reform since <i>Vision and Change for Biology Undergraduate Education</i>

2025· article· en· W4414511201 sur OpenAlexaff
Maia V. Palka, Bridgette Clarkston, Blaire Steinwand

Notice bibliographique

RevueJournal of Microbiology and Biology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific literacyState (computer science)Human biologyUndergraduate educationSystems biologyBiological sciencesCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Nearly two decades ago, over 500 biology educators from across North America contributed to the creation of the Vision and Change for Undergraduate Biology Education: A Call to Action report, with recommendations for the development of a deep understanding of core biological ideas and practices in undergraduate students and the integration of evidence-based practices into biology classrooms. Introductory biology courses provide a conceptual foundation in biology while also developing skills essential to both the transition from high school to university and general scientific literacy. Thus, alignment of introductory biology classrooms to Vision and Change is important for fostering biological and scientific literacy in all students, even those whose only exposure to biology is introductory courses. Following the dissemination of Vision and Change were numerous frameworks, resources, and instruments that support the implementation of these recommendations in undergraduate biology programs. Here, we synthesize the tools, evidence-based practices, and structural transformations that have been used to align introductory biology courses to Vision and Change with the aim of providing both an overview of the current landscape of introductory biology education and a starting point for institutions, who, like us, are evaluating their progress toward alignment with Vision and Change .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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