How to Make Classes, Tutorials and Lab Manuals Stretch Further-A Look at Echo 360!
Notice bibliographique
Résumé
Students today often find first year university to be a vastly different experience than high school. Lectures move at a frightening pace and chapters are finished before students have had a chance to open the book. Students are playing catch-up and hence tutorial sessions are often not as helpful as we might like them to be. If students have not absorbed the material from a previous chapter sufficiently to be able to do problems, they will likely not attend a tutorial on problem-solving for the next chapter. As instructors, if we fall behind, we feel as if we are disadvantaging students, yet if we go ahead, we are not helping them learn. How can we address this perennial dichotomy? One useful tool is Echo 360. It provides a method to record class sessions, tutorial sessions, and even allows for the upload of small sessions of 5-10 min. Echo 360 allows students to view or review material at their OWN pace and to study problem-solving when they are ready to do so. It also allows instructors to provide just in time teaching (JITT) sessions to students on an as-needed basis. In this session, I will discuss some of the ways Echo 360 has been used at the University of Ottawa in general, and in particular in teaching introductory chemistry. The session will be interactive with plenty of occasion for discussion and questions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».