Forensic Science and Cultural Anthropology: Embracing Complexity in an Interdisciplinary Classroom Based Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Integrating interdisciplinary learning into courses provides challenges as well as opportunities for deepening nuanced learning for both students and instructors. We present an interdisciplinary problem-based learning case study conducted in the classroom at a public university in the state of Alabama. Forensic science graduate students and undergraduate cultural anthropology students from two different classes were brought together to analyze and discuss a fictional scenario about a drug overdose. Students were asked to assess the situation and develop an integrated solution to the problem. In classroom discussion and in reflective feedback obtained afterwards, we found that many students from the two disciplines were initially resistant to the idea of working together because of differing methods and attitudes toward bias. However, by the end of the exercise, the students appreciated the potential for interdisciplinary collaboration in creating effective integrated policies related to drug regulation and enforcement. For student interaction, we found that classroom-level interdisciplinary exercises would be most effective when students understand the concept of interdisciplinarity and have insight into the other discipline prior to group discussions. Methodologically, our findings suggest that interdisciplinary education can be successfully implemented on a small scale, without requiring significant time commitments or institutional resources.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».