Courses based on competitions highly motivate students for research-based learning
Notice bibliographique
Résumé
Specially designed research-based learning (RBL) modules are highly motivating, especially when they are based on competitions. We designed a project module at Technische Universität Berlin to motivate students from all fields to get involved in synthetic biology and evaluated the perceiption by our students and the marks they achieved in a final oral exam. During five years we experienced highly successful student groups that won prizes on the international student competitions iGEM and BIOMOD in Boston and San Francisco. The student teams organized themselves and invested strong efforts over long time periods to achieve their ambitious self chosen goals during the projects. The comparison between evaluation results and marks showed that the students achieved a high competence level. We conclude that RBL modules which are coupled with competitions are highly motivating. Our experience shows that international student competitions like iGEM or BIOMOD represent an excellent basis for designing RBL courses in synthetic biology and biotechnology. Since the teams were interdisciplinary also students from informatics, engineering, physics, chemistry, mathematics and even arts were involved, successfully. The aim of the study is to present both 1) the methodological concept to set up similar competition and research based learning modules and 2) the outcome of our evaluation and the marks which are obtained by the students.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».