Institutionalizing evidence-based STEM reform through faculty professional development and support structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Even though student-centered instruction leads to positive student outcomes, direct instruction methods are still prevalent. Multiple barriers prevent faculty from further adopting evidence-based student-centered practices and holistic approaches to faculty support are necessary to promote faculty change. The Collaborative for Institutionalizing Scientific Learning (CISL) is an HHMI-funded program to reform undergraduate science and mathematics education at a large Hispanic-Serving public research university. The program has established a Faculty Scholar support model to impact the number of science and mathematics faculty using evidence-based practices in their classrooms. Through this program, Scholars are selected to undertake a transformation of a course of their choice and conduct an assessment of the impact of the reform on students—while receiving multiple supports including summer salary, undergraduate Learning Assistants, professional development, course assessment and education research support, and opportunities to develop manuscripts on their course transformations. Results CISL has supported over 40 Faculty Scholars in the transformation of both introductory and upper division biology, chemistry, physics and mathematics courses. Faculty are motivated to transform a course due to factors related to their own experiences and beliefs, their students’ needs, the course structure, and/or departmental elements. Quantitative analysis of the impact of the project on student success show that, overall, students in CISL-supported courses have higher passing rates compared to students in traditional classrooms. Survey and interviews of Faculty Scholars identified that the most valuable elements of the program were the personnel support from undergraduate Learning Assistants during reform implementation and guidance from the program’s Assistant Director during design, implementation and evaluation. Conclusions The CISL program provides an example of significant effort sustained over several years to systematically improve the quality and culture of undergraduate education in a large research-intensive Hispanic Serving Institution. The program has had an overall positive impact on the professional development of Faculty Scholars and led to an increase in the number of STEM courses implementing evidence-based teaching practices, thus, taking a step towards solidifying a culture of evidence-based instructional strategies in STEM departments.
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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 | 0,050 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».