Virtual Mystery Webtool: Collaborative Critical Thinking with Online Hybridised Problem-Based Learning
Notice bibliographique
Résumé
Integration of digital technologies in post-secondary curricula has increased since its widespread implementation during the COVID-19 pandemic (Strielkowski, 2020; Sukula et al., 2020). The Virtual Mystery (VM) webtool is an online asynchronous hybridised problem-based learning webtool designed to provide cost-effective small group collaborations for large in-person courses. The practical and unique nature of each mystery promotes collaborative critical thinking and self-directed learning. The VM webtool facilitates experiential learning and has demonstrated success in large introductory Anthropology courses (Fukuzawa et al., 2021). In this study, we examine the effectiveness of the VM webtool in a variety of different course disciplines with smaller class sizes in both online and in-person course modalities. Quantitative data of student rankings on five-point Likert scale and qualitative responses from open-ended questions were collected in post-course surveys across four undergraduate courses which included Biological Anthropology, Archaeology, Psychology, and Forensic Toxicology. The results demonstrate positive responses for the content and problem-based learning application of the VM webtool across disciplines and course levels. Student responses highlighted the need for updated technological solutions to enhance student communication in the VM webtool, leading to a larger discussion on challenges of sustainability with online applications in the digital age.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».