Код окоф переходный ключ: 013-94 013-2014 ( 2008) |

• БГУ1 — меню «ОС, НМА, НПА – ОКОФ» главного меню, интерфейс «Полный»;
• БГУ 2 — раздел «Нормативно-справочная информация», команда панели навигации «Общероссийский классификатор основных фондов»), либо в разделе «Администрирование» по команде «Поддержка и обслуживание» перейти в раздел «Другие классификаторы» и открыть гиперссылку «Загрузка ОКОФ». 

Новый ОКОФ можно загрузить в справочник по нажатию кнопки «Загрузить классификатор» на форме списка.

Откроется форма «Загрузки ОКОФ», в которой следует выбрать файл okof.xml. Файл okof.xml расположен в каталоге шаблона конфигурации «StateAccounting». Указав путь к файлу, нажмите кнопку «Загрузить данные».

Начнется процесс загрузки классификатора. По окончании загрузки нажмите кнопку «Закрыть». В справочнике будут 2 классификатора:

Указание новых кодов ОКОФ объектам, принимаемым к учету с 01.01.2017

После загрузки нового ОКОФ в документах по принятию ОС к учету для указания объекту кода по ОКОФ предварительно следует выбрать соответствующий классификатор.

При указании кода по ОКОФ амортизационная группа и срок полезного использования, в мес. заполняются автоматически, если для указанного значения реквизита Код по ОКОФ предусмотрена только одна амортизационная группа.

При указании кода по новому ОКОФ Амортизационная группа и срок полезного использования указываются в соответствии с постановлением Правительства РФ от 01.01.2002 № 1 «О Классификации основных средств, включаемых в амортизационные группы» в редакции постановления Правительства РФ от 07.07.2016 № 640.

Замена кодов по ОКОФ у основных средств, принятых на учет до 01.01.2017

Для замены кодов по ОКОФ в справочнике «Основные средства» применяется обработка «Помощник замены ОКОФ» (БГУ1 — меню «Сервис – Служебные» главного меню, интерфейс «Полный»; БГУ2 — раздел «Администрирование», команда панели действий «Помощник замены ОКОФ»), далее – Помощник.

В форме Помощника следует указать организацию, основные средства которой требуется перекодировать.

При большой номенклатуре основных средств (более 10 000) список обрабатываемых объектов можно ограничить, указав соответствующую группу справочника «Основные средства».

При нажатии кнопки «Заполнить» в таблице Помощника будут отражены присвоенные объектам ОС коды (и их наименования) по старому ОКОФ и соответствующие им коды по новому ОКОФ.

Для автоматического назначения кода по новому ОКОФ используется таблица переходных ключей «Прямой переходный ключ от ОКОФ ОК 013-94 к ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008)», утвержденная приказом Росстандарта от 21.04.2016 № 458.

Автоматически новый код определяется только при однозначном соответствии кода (группировки) в ОКОФ ОК 013-94 и ОКОФ ОК 013-2014.

Новый код может быть не определен автоматически по следующим основаниям:

• Если позиция в ОК 013-94 согласно ОК 013-2014 основными фондами не является (например, 16 1722110 Дорожки ковровые согласно новому ОКОФ основными фондами не являются).
• Если для группировки по ОКОФ ОК 013-94 нет однозначного соответствия в ОКОФ ОК 013-2014, то есть объектам, отнесенным к одному коду по ОК 013-94, надо присвоить разные коды по ОК 013-2014 (например, для позиции 16 3612371 «Столы рабочие» в таблице переходных ключей сказано: «В соответствии с определением основных фондов в ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008) — выбрать из 330.31.01.1»)

В последнем случае для каждого объекта из такой группировки следует указать новый код по ОКОФ индивидуально.

Следует отметить, что конкретные позиции из группировки по ОК 013-94 могут относиться к другой группировке по ОК 013-2014. Например, если в ОКОФ (ОК 013-94) для объекта не было соответствующей позиции, некоторые бухгалтера присваивали объектам код 19 0000000. Для кода 19 0009000 «Прочие материальные основные фонды, не указанные в других группировках» в таблице переходных ключей сказано: «Не являются основными фондами». В этом случае для каждого объекта из такой группировки следует самостоятельно определить коды по новому ОКОФ и указать их объектам.

Для указания индивидуальных кодов объектам группы следует выделить соответствующую строку, нажать кнопку «Настроить пообъектно».

В открывшейся форме пообъектного изменения кодов ОКОФ следует указать новый код по ОКОФ для каждого объекта.

Например, для позиции 16 3612371 согласно таблице переходных ключей новый код надо выбрать из группировки 330.31.01.1.

В соответствующей строке формы пообъектного изменения кодов ОКОФ Помощника откроем справочник «ОКОФ» (шаг 1), выберем новый классификатор ОК 013-2014. Для быстрого поиска в нем кода 330.31.01.1 отключим иерархический просмотр списка справочника (шаг 2) и укажем код 330.31.01.1 в поиске (шаг 3).

Мы видим, что код 330.31.01.1 является группировкой. Выбираем для объекта ОС соответствующий код (кнопкой «Выбрать» или двойным кликом мыши).

Также, скопировав новый код в таблице переходных ключей, его можно вставить в соответствующей строке таблицы пообъектного изменения кодов ОКОФ Помощника, предварительно сделав строку активной, и подтвердить ввод нажатием клавиши «Ввод» (Enter).

Список объектов с установленными кодами можно распечатать (кнопка «Вывести список»). 

Указав новые коды, следует нажать кнопку «ОК» формы пообъектного изменения кодов ОКОФ Помощника.

Если для всей группы объектов можно применить один новый код, его можно задать непосредственно в основной форме Помощника. Данный код будет применен ко всем объектам ОС группы.

Для перекодировки следует нажать кнопку «Выполнить замену кодов».

О завершении выдается соответствующее сообщение.

Возможна перекодировка в несколько этапов. При повторном запуске Помощника или повторном нажатии кнопки «Заполнить» в таблицу включаются только группировки по старому ОКОФ, если для объектов, включенных в которые, не установлено соответствие новому ОКОФ.

Если соответствие было настроено не для всех группировок ОКОФ (объектов ОС), в таблице Помощника останутся соответствующие строки.

Следует установить соответствие для оставшихся позиций и выполнить замену кодов.

Переклассификация основных средств

Согласно ОК 013-2014 ОКОФ применяется для целей бюджетного (бухгалтерского) учета организациями государственного сектора в случаях, предусмотренных федеральными стандартами, если иное не установлено уполномоченными органами государственного регулирования бухгалтерского учета.

Согласно пункту 53 Инструкции по применению Единого плана счетов бухгалтерского учета, утвержденной приказом Минфина России от 01.12.2010 № 157н, группировка основных средств осуществляется по группам имущества, предусмотренным пунктом 37 настоящей Инструкции (недвижимое имущество учреждения, особо ценное движимое имущество учреждения, иное движимое имущество учреждения, имущество — предметы лизинга) и видам имущества, соответствующим подразделам классификации, установленным ОКОФ.

В таблице приведено общее соответствие группировок основных средств в Едином плане счетов бухгалтерского учета и ОКОФ в редакциях ОК 013-94 и ОК 013-2014.

Из-за несоответствий группировок в старом и новом ОКОФ возникают вопросы:

Исходя из нового кода ОКОФ потребуется ли «перенести» объект, принятый к бухгалтерскому (бюджетному) учету в составе основных средств до 1 января 2017 года, на другой аналитический счет бухгалтерского учета?

Если соответствующая позиция в ОК 013-94 согласно ОК 013-2014 основными фондами не является, надо ли списать объект из состава основных средств и принять к учету в составе материальных запасов? Какими записями оформить перенос?

На эти и подобные вопросы ответы даны в письме Минфина России от 27.12.2016 N 02-07-08_78243:

Объекты основных средств, принятые к бухгалтерскому (бюджетному) учету в составе основных средств до 1 января 2017 года, подлежат отражению в бухгалтерском (бюджетном) учете согласно Инструкции 157н с группировкой согласно ОК 013-94  и сроком полезного использования указанных объектов, установленного с учетом положений постановления Правительства Российской Федерации от 1 января 2002 г. N 1 «О классификации основных средств, включаемых в амортизационные группы» (в редакции до 01.01.2017).

В случае отсутствия позиций в новых кодах ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008) для объектов учета, ранее включаемых в группы материальных ценностей, по своим критериям являющихся основными средствами, комиссия по поступлению и выбытию активов субъекта учета может принимать самостоятельное решение по отнесению указанных объектов к соответствующей группе кодов ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008) и определению их сроков полезного использования.

С введением с 1 января 2017 года нового ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008) в период перехода между финансовыми годами (межотчетный период) не должны производиться операции по переносу остатков основных средств на новые группировки, а также операции по пересчету амортизации.

Таким образом, для объектов основных средств, принятых к бухгалтерскому (бюджетному) учету в составе основных средств до 1 января 2017 года, ОКОФ ОК 013-2014 (СНС 2008) применяется только в целях статистического учета.

Как было отмечено выше, не следует делать замену кодов по ОКОФ у объектов основных средств, принятых на учет до 01.01.2017, до составления статистической отчетности за 2016 год (срок предоставления формы № 11 (краткая) — 1 апреля), поскольку классификация всех объектов ОС по новому ОКОФ потребуется только для составления статистической отчетности за 2017 год. Вместе с тем, рекомендуем, провести тестовую перекодировку в копии базы, для того чтобы заранее определить объекты, для которых автоматически не будет найдено соответствие новому ОКОФ, и принять решение в отношении таких объектов.

: шесть шагов к успешному переходу на МКБ-10 — Pt. 1

Автор — Поиск по автору — Адель Л. Тауэрс, MD, MPH, FACP Ахмед Абуабду, MD, MBA Альба Куки, MD, RHIA, CDIP, CCS, CSMC, CICA, CRCR, CCDS, CCMAlixis Smith Аллен Р. Фрейди, RN , BSN, CCS, CCDS и Роб Копек, MDAllen R. Frady, RN, BSN, CCS, CCDS, AHIMA Approved ICD-10-CM / PCS TrainerAndrea Clark, RHIA, CCS, CPC-HAndres Jimenez, MDAndrew H.Dombro, MDAndrew Н. Коэн, PhDAngela Carmichael, Анджела Филлипс, PTAnita Archer, CPCAnita Majerowicz, MS, RHIAAnny Pang Yuen, RHIA, CCS, CCDS, CDIPAutumn Reiter, BSN, RN, CCDS, CDIP, AHIMA-Certified ICDBara-10 Trainer , MS, RHIA, CDIP, CCS, CCS-P, CICBeth Friedman, RHIT, BSHABeth Wolf, MD, CPC, CCDS, Бетси Николетти, Бетти Б.Биббинс, MD, BSN, CHC, C-CDI, CPEHR, CPHIT, CPHIMS Билл Рифкин, MD, FHM, FACP Билли Ричбург, MS, FHFMABonnie S. Cassidy, MPA, RHIA, FAHIMA, FHIMSSBrad Justus, Brigid BS, Caffrey, BA, CCSBrooke Palkie, MA, RHIA Карьера StepCari Greenwood, RHIA, CCS, CPC Утвержденный AHIMA тренер ICD-10 Кэрол Лестер, RN, BSN Кэрол Спенсер, BA, RHIA, CCS, CHDACassi Birnbaum, MS, RHIA, CPHQ Катерин Реселли, Рателли Харрисон CCSCesar M Limjoco, MDCharles Winans, MDCheryl E. Servais, MPH, RHIACheryl Ericson, RN, MS, CCDS, CDIP Крис Лигуори, MBAC Крис Пауэлл, главный исполнительный директор PrecyseЧак БакСинди Дойон, RHIAColleen Deighan, CHIA .Фрай, доктор медицины Дэвид Джури, доктор медицины, Дон Вальдес, Р. Н., LNC, CDIP, CCDS; CCDIP, Deborah Grider, CPC, CPC-H, CPC-I, CPC-P, CPMA, CEMC, CCS-P, CDIP, сертифицированный специалист по улучшению клинической документации Дебра Байзел Дентон, RHIA, CCS, CCDS, CDIP, Ди Ланг Дениз М. Нэш, доктор медицинских наук, CCS , CIM Дениз Уилсон, MS, RN, RRT Деннис Харви, Деннис Джонс, Деннис Винклер, Денни Флинт, Дирадж Махаджан, MD, FACP, Диана Айверсон, RN, BSN, BS, ACM, CCM, Дианн Смит, MS, RHIA, CHP, FAHIMA Rich AHIMA, RHIA Стивен Спейн, доктор медицины, CPCDuane C.Эбби, доктор философии, CFP, Эдвард Ху, доктор медицины, CHCQM-PHYADV, Эдвард М. Рош, доктор философии, JDEileen Dano Tkacik, Элизабет Стюарт, RHIA, CCS, CRCA, Эллен Финк-Самник, MSW, ACSW, LCSW, CCM, CRP, Эленн Голден Вэнбускдерс, Аннелем Ванбускдерс, FCCP, CCDSEрик Рубинштейн, MS, CFEErica E. Remer, MD, CCDSErin Head, MBA, RHIA, CHDA, CCS, CHTS-TR Evan M. Gwilliam, DC, MBA, BS, CPC, CCPC, CCCPC, NCICS, CPC-I MCS-P, CPMA, Франк Коэн, Фред Баццоли, Гэри Болдуин, Джордж Ванкоре, Гленн Краусс и Джейкоб Мартин, MDGlenn Krauss, RHIA, BBA, CCS, CCS-P, CPUR, CCDS, C-CDI, PCS, FCGloryanne Bryant, RHIA, CDIP, CCS, CACDS- Утвержденный тренер ICD-10-CM / PCS Грасиелинда Прескотт Грант Хуанг, CPC, CPMAGregory M.Adams, FHFMAGretchen Dixon MBA, RN, CCS, CPCO, утвержденный AHIMA тренер и посол ICD-10-CM / PCS, Густаво П. Камарано, доктор медицины, доктор философии, CPC, CDIP, CHCQMH. Стивен Моффик, доктор медицинских наук, Хайди Хиллстром, магистр, магистр делового администрирования, RN, PHN, CCDS, CCS Холли Луи, RN, BSN, CHBMEHugh KellyJacqueline J Stack, BSHA, CPC, CPC-I, CPB, CEMC, CFPC, CIMC, CPEDC Джеймс Кеннеди Джонс, Дж. Доктор медицины, CCS, CCDS, CDIP Жанель Али-Динар, доктор философии Дженис Оппельт Джеффри Д. Лерман, DPM, FASPS, MAPWCA, CPC Джеффри Эпштейн, доктор медицины Джессика Кац, Джессика Майер, Джилл Финн, Джоэль Мурхед, доктор медицины, доктор философии, CPC, Джон А.Апдайк, доктор медицины, магистр здравоохранения, FACP, Дебра Л. Анофф, доктор медицины, FHM, FACP и Элисон Дэр Келлехер, BSN, RN, CCRN-K, Джон Эвенсен, MBA, Джон Фоггл, доктор медицины, MBA, Джон Пицикулис, RHIA, Джон Р. Ирвин, AB, JD, BS, Доктор медицины Джон Уоллман, Джон Зелем, доктор медицинских наук, Джонатан Лафлер, BSN, RN, CCS, Джозеф К. Николс, доктор медицинских наук, Джозеф Дж. Гурриери, RHIA, CHP, Джойс Джонсон, RHIA, CCS, тренер ICD-10-CM / PCS, утвержденный AHIMA, Джулия К. Бродинг, доктор философии. , MSHI, RHIA, CHDA, FAHIMA, Джули А. Дулинг, MSHI, RHIA, CHDA, FAHIMA и Мелани Эндикотт, MBA / HCM, RHIA, CDIP, CHDA, CPHI, CCS, CCS-P, FAHIMAJulie Boomershine, RHIA, CCS, CTR CHDA, утвержденный AHIMA тренер по МКБ-10; и Джессика Коулман, CCS, Джульет А.Сантос, MSN, CCRN, FNP-BC, Джульет Б. Угарте Хопкинс, доктор медицины, CHCQM, Джастин Куритц, Карен Кинзле, Зегель, Карен Кинзле, Зегель, Кэти Мерчленд, RHIA, CDIPKathy Pride, RHIT, CPC, CCS-P, CPMAHIM Carr, CDIP, CCA Утвержденный тренер ICD-10-CM / PCS Ким Чарланд, BA, RHIT, CCS Ким Рид, CPC, CPMA, CEMC, CPC-I Кимберли Темплтон, MD Книколь Эмануэль Эсквайр Крис Найт, MBA, RHIA Криста Ярошевски, Кристи Поллард, RHIT, CCSCC Утвержденный AHIMA тренер ICD-10-CM / PCS Леймон Уиллис, CPCO, CPC-1, COC, CPC, утвержденный AHIMA тренер ICD-10-CM / PCS Лаудин А.Марковчик, RHIT, CCS, Лаура Хейман, RN, CDIS, Лаура Легг, RHIT, CCS, CDIP, Лаури Грей, RHIT, CPCLaurie A. McBrierty, MLT ASCP, CICA Laurie M. Johnson, MS, RHIA, FAHIMA AHIMA Утвержденный тренер ICD-10-CM / PCS Кардвелл, Лесли Кригштейн, Линда Поттингер, MBALinda Schwab-Messmer, RHIT, CCS, Линда Шваб-Мессмер, RHIT, CCS, инструктор ICD-10-CM / PCS, одобренный AHIMA, и Дотси Бакстер, RHIA, CCS, одобренный AHIMA ICD-10. Тренер PCS: Лиза Банкер, MD, FACPLisa Baris, RHIT, CCS, CCDS, Лиза Роат, RHIT, CCS, CCDS, Лолита М.Джонс, MSHS, RHIA, CCSЛоррейн Фернандес, RHIAЛоррейн М. Мартинес Лайман Сорнбергер, MBALynn Cleasby, RHIT, тренер ICD-10-CM / PCS, одобренный AHIMA, Маэль Диаз, CMA, CPC, CRC, CPMA, Мандан Уиллис, CG CCS, CPEHRMargaret A. Skurka, MS, RHIA, CCS, FAHIMAMaria Bounos, RN, MPH, CPC-HMarie Morin, RN, MSN, CCS, CRCMark E. Laudenberger, MS, RHIAMark LottMark Morsch, MSMark Spiveitchellarvin, MSMark Spiveitchell , MBAMary Beth Haugen, MS, RHIAMatt Lambert, MD Megan Cortazzo, MDMel Tully MSN, CCDS, CDIP Mel Tully, MSN, CCD, CDIP и Роберт Будман, MD, MBA, CDI-P Мелани Эндикотт, MBA / HCM, RHIA, CDIP , CCS, CCS-P, FAHIMA, AHIMA-Approved ICD-10-CM / PCS Trainer Майкл А.Сальваторе, доктор медицины, FACP, Майкл Калахан, Пенсильвания, магистр медицины, Мишель Хибберт, Мишель М. Вичорек, RN RHIT CPHQ, Микель Ходжсон, Мира Гольдштейн, Нейт Дуэа, Нена Скотт, MSEd, RHIA, CCS, CCS-P, CCDS, Никель Ван Терхейланд, доктор медицинских наук, Один из них , MS, FACEP, AHIMA утвержденный тренер ICD-10-CM / PCS Пареш К. Шах Патриция Трела, RHIAP Патти Т. Шеридан, MBA, RHIA, FAHIMA, и Валери Ватцлаф, PhD, MPH, RHIA, FAHIMAPaul Weygandt, MD, JD, MPH MBA, CPEPiyush Mathur, MD, FCCM; Ахмад Махер Ади, доктор медицины; Бретт Эло, DO; Дэвид Джури, доктор медицины; Эрика Э.Ремер, MD, FACEP, CCDSRachel Mack, RN, MSN, CCDS, CDIP, Ральф Вуэбкер, MD, MBARebecca DeGrosky, RHIT, Rebecca Gruszkos, LCSW, ACHP-SW, Reed D. Gelzer, MD, MPHRenee Stamp, CPC, I COC, CPMC Бакгольц, CPC, CPMA, CPC-I, CRC, CDEO, CHPSE, COPC, CPEDC, CGSCРонда Таллер, М.Хароберт С. Голд, MDRonald Hirsch, MDRose T. Dunn, MBA, RHIA, CPA, FACHE, FHFMA, CHPS, AHIMA- утвержденный тренер ICD-10-CM / PCS Руди Браччили, младший Сабрина Юсфи, MBA, RHIA, CDIP, CCSSally Streiber, BS, MBA, CPC, CEMASandra Draper, RHIT, CCSSandra L.Brewton, RHIT, CCS, CHCA, CPC, AHIMA-Approved ICD-10-CM / PCS TrainerSandra Routhier, RHIA, CCS, AHIMA Approved ICD-10-CM / PCS TrainerSarah Laird, RHIA, CCSSarguni Singh, MD, Hemali Patel, MD и Дебра Анофф, MDScot Nemchik, CCS, сертифицированный AHIMA тренер ICD-10, и Патти Т. Шеридан, MBA, RHIA, FAHIMAShannon DeConda CPC, CPC-I, CEMC, CMSCS, CPMA®, Шарон Истерлинг, MHA, RHIA, CCS. , CDIP, CRC, FAHIMA, Шарон Ли Савински, MSN, RN CDISSheri Poe Bernard, CCS-P, CPC, CRC, CDEOSherry WilsonSheryl Markowitz, LCSW, LISWsStacey Elliott, CCS, CPCStanley Nachimson, MSStefani, CMACS, MSACtefani, CMACtefani, MSACtefani, Национальный корреспондент ICD10monitor Стивен Соколик, MD, MHASusan Gatehouse, RHIT, CCS, CPC, AHIMA-Approved ICD-10-CM / PCS TrainerSusan M.Хоу, RHIT, CCS, CASCC и утвержденный AHIMA тренер ICD-10-CM / PCS Тэмми Комбс, RN, MSN, CDIP, CCS, CCDSTerrance Govender, доктор медицины Терри Флетчер, BS, CPC, CCC, CEMC, CCS, CCS- P, CMC, CMSCS, CMCS, ACS-CA, SCP-CA, QMGC, QMCRCTerry Millerd, Томас Ормондройд, BS, MBATiffany Ferguson, LMSW, ACMTim BavosiTim McMullen, JD, CAETimothy Powell, CPATina BSN, RN , CCDS, CDIP Валери Фернандес, MBA, CCS, CPC, CIC, CPMA, AHIMA-Approved ICD-10-CM / PCS Валери Дж. Ватцлаф, PhD, MPH, RHIA, FAHIMAVictoria M.Эрнандес, RHIA, CDIP, CCS, утвержденный AHIMA тренер по ICD-10-CM / PCS Винита Манорадж, доктор медицины, CHCQM Уилбур Ло, доктор медицины, CDIP, CCA, утвержденный AHIMA инструктор по ICD-10-CM / PCS Уильям Л. Джонакин, доктор медицины, CPC, CRC

Теги — Поиск по категориям -AHIMAICD10CMSSenateMedicareSGRimplementationSebeliusObamaHHSOIGMACstestingclearinghouseICD10 testingAAPCNCVHSOMBNachimsonWEDIICDICD10PCSHIMHBMAICD10 delaycoderscodertrainingdualcodingdual codingICD10 impactdata managementICD10CMCDIclinical документация improvementAMAAmerican Medical AssoicationDRGCongressMSDRGphysician documentationmedical recordscodingbillingreimbursementpractice managercooperative exchangePMSendtoend testinge2e testingclinical documentationEHRclinical datapatient careE2EMedicaidhealthcareCMTcardiologyinsurersIPPSpaymentsheadlinesGEMscodesprovidersdocumentationdate announcedCEDIcode freezeC & MMSDRGsHITbillfinancialriskICD10 readinessmissing linksICD10LogicphysiciansTalk Ten TuesdaysHIPAA5010documentation tipsTexas HealthAHRQ # ICD10HIMSScompliance # E HRHIMSS15ChiropracticMental HealthRadiologyCash FlowRevenue CyclePhysician EducationPractice Mgmtworkers compensationACDISP и healthlong термин carepayerswhotipsahapcsschizophreniastressinsuranceauditeducationvendoremrcfrlcdacuteclaimshypertensionpaymentfdazikaebolasirsdisordercdcadministratorsmrsaptsdsepsisadhdautismcachccnew codescoordination и обслуживание committeecode changessecondary diagnosisuhddsregulatorytom pricematthew albrightppacacorecaqhremotecdisdiagnosislgbtdegenerationmacramipscpodcoding accuracytransgenderlgbtqtransitionequality для allprincipal procedureaccoutpatient cdivbpvaluebased purchasingsnfssepticemiasepsis3hccsburnoutcrazyclimate changecoder burnoutnovant healthproviderssapsipqrsmedical necessitylegal doctrineevaluation и managementdiagnosis codingoutpatientphysician engagementcoronary angiographyphysicianinpatientinpatient cdisespsis72hour admissiondenialspreventioncollaborationhealthcon17utilization managementresidencyphysician advisorphysician Cwomen в hardshipcpthcpcsmalnutritionundernutritionelderlydenial managementappealsadaptableaha кодирования clinicencephalopathycopy и pasteauditing и monitoringqppdrgsclaim denialsvaluebased methodologiesecwsettlementfalse претензий actffspopulation healthsepsis denialscoderphysician linkmentorhedishipaaasclinical данные exchangeicd10 monitoringcoding productivitycoding updatesinnovationpatient engagementcbocmmiaffordable уход actchipperformanceclaim submissionescalation policyapmsoppsopps propsed ruleearly releaseopen дверь forummacra предложил rulemycardial infarctionoctober 1misblack шляпа conferencesecuritydefconsectfremote workcommunicationsummer diseaseszika virusclinical validationdrg validationnew возмещение modelsbundled paymentslost в translationmaradministration denials2018 codesminocainocamyocardial infarctionpatient admissionsfdara2018 icd10cm guidelinestype 2 mihcc cditpnscribes необъяснимые вариацииriskadjustessentia healthaucqualityhurricane harveynews alertxasemtalahurricane irmafl oridaphix370sdohessentiasevere sepsisjamaroot operationcandmanxietyworld здоровья organizationobamacareincremental interoperabilityctricqr codesblindnessdalyacosrepeallegislationfiscal год 2018poisoncjrmedicineartificialaiconferencethought leaderslabroadcastssan juanpuerto ricocliniciansemergency departmentedemergency medicinepoaytraumalas vegasconferececeuscounterfeite & mcase managmentepsemergency physicianshcpshealthcare providerscybersecuritylosmdmhcpmedical recordfraudtechnologyelectronic медицинская recordhurricane mariahurricaneclinical документация integritywashingtonzombiescopdlean шесть sigmatqmcqidiabetesracqiomccccvaluebasedvaluebased careelectronic здоровья record2018anesthesiasurgerylaboratorypathologycategory iiicategory iipla codesaapmsphysician buyincardiovascular интервенционной radiologyvascular интервенционной radiologyalzheimersdementiafemaaspensrevenue integritynahricdmhccairf comparenhsnacmacc / ЦУП captureaspensgaemsalsparamedicfirst responderspatient experiencevaluebased рей mbursmentfraud managmentevidencebased medicinenihctepostconcussional syndromechronic травматический encephalopathyconcussionsiomicgchronic conditionscritical careob codingmedical decisionmakingcare coordinationpreventative carefluvaccinationcardiac careicd11cahiimtotal колено replacementpsychiatrygoldwater ruleapaaapainpatient HCC capturehierarchical состояние codesfeeforservice reimbursementnational покрытие determinationncdchfsuicideimplantable кардиовертеры defibrillatorsicdssetpadnew технология codingprivacy lawsopioid epidemicunitedhealthcaremedicare advantagediagnosis codesmortality ratesmedicare пункт identifierhealth выгодоприобретателем страхового возмещения numberssncertxmodifiersmiischemiatrigger injectionspain managmentparkinsonsaverage национальной заработной платы gapchild abusehim codingcodingclinical disconnectgender заработной платы gapdoximityphysician компенсации reportpalliative уход Рациональная независимость measuremodifierschief complainthpindahpvaapcancerheart diseasebreast cancerosteoporosisdepressionautoimmune diseasemetootimesupnwhwmedical errorsrisk adjustmentcare managmentfy2019nonaccidental traumanatsocial детерминанты защиты healthcharge capturepatient и доступный уход actnchslength из stayphysical healthworkplace bullyingphysician suicidephysician burnoutsexual harassmentglasshivprepsocial безопасность acthfmaacute дыхательного failureproposed rulephysician evaluationcoding clinicipps окончательного rulebehavioral healthphysician плат schedulemedical marijuanajuly е и mipfsirfsccsclinical validityhatagaoadescwhfupcodingmccscode proposalecategory 18coding guidelinesz Codest codesassumptive codingpresumptive связь ncciqueriesjw modifierhacsискусственный интеллект (ai) здоровье itrural healthhospicesoaptarget и образовательный центр для медицинских услуг и услуг medicaid (cms) стационарная предполагаемая система оплаты (ipps) предполагаемая система оплатыклиническая документация (cdi) стационарное реабилитационное учреждение перспективное (irf) cc / mccamerican information management Association ) американская медицинская ассоциация (ama) управление медицинской информацией (его) электронные медицинские карты (ehrs) финансовые услуги пациента (pfs) управление циклом доходов (rcm) медицинские группы, связанные с диагностикой серьезности (msdrgs), сопутствующая патология / сопутствующая патология и сопутствующая патология серьезных осложнений (cc / mcc) целостность клинической документации (cdi) medicare административный подрядчик (mac) модель оплаты, управляемая пациентом (pdpm) здравоохранение itdata miningмедицинское кодированиеоценка и управление (e & m) aprdrgevaliprior authorizatioin # coronavirus # coding # всемирная организация здравоохранения f Уход — NCQA

Оценивает ключевые моменты перехода для участников программы Medicare в возрасте 18 лет и старше после выписки из стационара.Сообщается о четырех показателях:

1. Уведомление о госпитализации. Документ в медицинской карте о получении уведомления о поступлении в стационар в день поступления или на следующий день.
2. Получение информации о выписке. Запись в медицинской карте о получении сведений о выписке в день выписки или на следующий день.
3. Вовлечение пациента после выписки из стационара. Доказательства взаимодействия с пациентом (e.g., посещения офиса, посещения дома, телемедицина) в течение 30 дней после выписки.
4. Сверка лекарств после выписки. Сверка приема лекарств на дату выписки через 30 дней после выписки (всего 31 день).

Почему это важно

Переход из стационара (больницы) обратно в дом часто приводит к плохой координации оказания помощи, в том числе к сбоям в общении между стационарными и амбулаторными (помимо больницы) поставщиками услуг; преднамеренная и непреднамеренная смена лекарств; неполные диагностические обследования и недостаточное понимание пациентом, лицом, ухаживающим за пациентом, и поставщиком медицинских услуг в отношении диагнозов, лекарств и потребностей в последующем наблюдении. ¹

По оценкам одного исследования, неадекватная координация помощи и плохой переход на другую помощь привели к ненужным расходам в 2011 году в размере 25–45 миллиардов долларов. больницы, медицинские планы и поставщики услуг вынуждены улучшать оказание и координацию помощи и снижать риски для этих пациентов. Это включает в себя изучение процессов приема и выписки с целью предотвращения повторной госпитализации, посещений отделения неотложной помощи и других неблагоприятных исходов для здоровья. ³

Результаты

В этом отчете о состоянии здравоохранения планы медицинского страхования классифицируются иначе, чем в Компасе качества NCQA. HMO соответствует всем LOB (за исключением PPO и EPO) в рамках Quality Compass. PPO соответствует PPO и EPO в Компасе качества.

Цифры не учитывают изменения в базовом показателе, которые могут нарушить тренд. Контактная информация о продуктах через my.ncqa.org для анализа, учитывающего разрывы тренда.

переход — CSS: каскадные таблицы стилей

Это свойство является сокращением для следующих свойств CSS:

 

переход: маржа-право 4с;


переход: margin-right 4s 1s;


переход: маржа-право 4s легкость входа-выхода;


переход: маржа-вправо 4 с легкость входа-выхода 1 с;


переход: край-правый 4s, цвет 1s;


переход: все 0.5s легкость выхода;


переход: наследование;
переход: начальный;
переход: вернуться;
переход: не установлен;
  

Переход Свойство определяется как один или несколько переходов с одним свойством, разделенных запятыми.

Каждый переход отдельного свойства описывает переход, который должен применяться к отдельному свойству (или специальные значения все и нет ). Включает:

• ноль или одно значение, представляющее свойство, к которому должен применяться переход.Это может быть любое из:
  • ключевое слово нет
  • ключевое слово все
  • a именование свойства CSS.
• ноль или одно значение , представляющее функцию ослабления для использования
• ноль, один или два <время> значений. Первое значение, которое может быть проанализировано как время, назначается для длительности перехода , а второе значение, которое может быть проанализировано как время, назначается для transition-delay .

Посмотрите, как поступают, когда списки значений свойств не одинаковой длины. Короче говоря, дополнительные описания переходов, превышающие количество фактически анимируемых свойств, игнорируются.

Простой пример

В этом примере выполняется четырехсекундный переход размера шрифта с задержкой в ​​одну секунду, когда пользователь наводит курсор на элемент.

HTML

   Наведите курсор на меня 
  

CSS

  .target {
  размер шрифта: 14 пикселей;
  переход: font-size 4s 1s;
}

.target: hover {
  размер шрифта: 36 пикселей;
}
  

Есть еще несколько примеров переходов CSS, включенных в статью Использование переходов CSS.

Таблицы BCD загружаются только в браузере

Frontiers | Какие типы учебных сдвигов испытывают студенты? Изучение активного обучения в классах естествознания, технологий, инженерии и математики в ключевых точках перехода от средней школы к университетскому уровню

Введение

Образование в области естественных наук, технологий, инженерии и математики (STEM) играет важную роль в формировании фундаментальных знаний, необходимых для решения глобальных проблем.На протяжении десятилетий эта важность подчеркивалась как исследователями, так и политиками, однако Соединенные Штаты продолжают выпускать меньше выпускников STEM, чем требует экономика (Совет советников президента по науке и технологиям, 2012 г.). Несмотря на повышенный интерес к научным степеням STEM со стороны хорошо подготовленных студентов, наблюдается резкий отток студентов после того, как студенты начинают программы уровня колледжа (Pryor and Eagan, 2013; Eagan et al., 2014). Половина предполагаемых специальностей бакалавриата STEM не получают диплома STEM в течение 6 лет после поступления в колледж (Eagan et al., 2014), и большинство тех, кто уезжает, делают это в течение первых двух лет обучения (Watkins and Mazur, 2013). Уровень выбытия еще выше на уровне двухгодичного колледжа, где две трети студентов, намеревающихся получить степень младшего специалиста STEM, не делают этого в течение четырех лет (Van Noy and Zeidenberg, 2014). Эти показатели отсева превосходят любые выгоды от повышенного интереса к научным степеням STEM, что приводит к сокращению числа студентов, поступающих на работу в STEM.

Одним из предлагаемых решений для удовлетворения потребности в одном миллионе выпускников STEM к 2022 году является повышение коэффициента удержания студентов по специальностям STEM на 33% (Совет советников президента по науке и технологиям, 2012).Чтобы работать над достижением этой цели, важно выяснить, почему студенты, которые ранее интересовались STEM в старших классах, покидают программы на получение степени STEM с такой высокой скоростью. Одним из основных источников отсева студентов в областях STEM является тип опыта, который студенты получают по прибытии на занятия в колледже. Основополагающее исследование, проведенное в конце 1990-х годов, показало, что студенты переключаются со степеней STEM по разным причинам, связанным с их студенческим опытом (Seymour and Hewitt, 1997).Как переключающиеся, так и не переключающиеся студенты заявили, что одной из самых распространенных проблем было скучное преподавание на курсах STEM: более 90% переключателей упомянули об этом в своих интервью, а почти три четверти тех, кто не переключился, упомянули об этом. Примером скучного обучения является класс, посвященный исключительно лекциям об информации, содержащейся в учебнике. Хотя этот тип обучения был преобладающим методом на уровне бакалавриата на протяжении веков (Brockliss, 1996), было показано, что альтернативные методы, такие как стратегии активного обучения, способствуют лучшему обучению и лучшим результатам для студентов (например,г., Принц, 2004; Freeman et al., 2014).

Недавно была проведена количественная оценка эффективности методов активного обучения. В метаанализе 225 исследований, в которых сообщалось об оценках экзаменов и / или частоте отказов, сравнивающих курсы бакалавриата STEM, использующие лекционное обучение, с курсами, использующими активное обучение, исследователи обнаружили две важные тенденции (Freeman et al., 2014). Учащиеся в классах с активным обучением получили на экзамене на половину балла выше, чем учащиеся в аудиториях с лекциями за тот же курс.Кроме того, студенты, обучающиеся на курсах активного обучения, в полтора раза чаще проходят курс по сравнению со студентами тех секций, в которых преимущественно используется традиционное чтение лекций. Дополнительные исследования показали, что участие в ряде мероприятий по активному обучению улучшило успеваемость всех учащихся, особенно традиционно недопредставленных учащихся, без каких-либо дополнительных кадровых или финансовых ресурсов (Haak et al., 2011; Eddy and Hogan, 2014).

Хотя активное обучение обеспечивает эффективные средства для вовлечения учащихся и улучшения результатов учащихся, остается неясным, как объем и тип активного обучения, используемого в классах, изменяется по мере того, как учащиеся проходят различные уровни обучения, от средней школы до курсов продвинутого уровня бакалавриата.Понимание того, как учащиеся меняют учебный курс, может помочь объяснить, почему студенты решают оставить специальности STEM. Тем не менее, при попытке осмысленно описать объем и типы активного обучения, происходящего в классах в различных учебных средах, возникает ряд проблем. Исследования, которые характеризуют учебную практику, обычно проводятся либо в классах старшей школы , либо в классах бакалавриата , часто как часть оценки программ профессионального развития (Rockoff et al., 2008; Смит и др., 2014; Гарретт и Стейнберг, 2015; Кэмпбелл и др., 2016). Инструменты наблюдения и методы исследования, используемые в исследованиях, изучающих учебную практику, часто различаются, что еще больше усложняет сравнение между ними.

Одним из исключений является протокол наблюдения за реформированным обучением (RTOP) (Sawada et al., 2002), который использовался как в средней школе, так и в бакалавриате. RTOP включает в себя элементы шкалы Лайкерта, которые наблюдатели оценивают для измерения учебных практик, реализованных в классе, по шкале от лекций и учителей (0) до запросов и студентов (100).RTOP был первоначально разработан как часть системы оценки для программы, предназначенной для подготовки учителей K-12. С момента своего создания он также использовался для отслеживания изменений в практике преподавателей бакалавриата из-за участия в различных типах профессионального развития (Ebert-May et al., 2015; Manduca et al., 2017). Обзор исследований учителей STEM в старших классах показывает, что средний балл RTOP колеблется от 37,3 до 53,5 (Roehrig and Kruse, 2005; Yezierski and Herrington, 2011). Подобные исследования на уровне бакалавриата ограничены; Однако одно исследование показало, что 20 разных преподавателей естественных наук в колледжах-первокурсниках имели средний балл RTOP 35.9 (Lund et al., 2015) и исследование преподавателей биологии, которые участвовали в обширных программах профессионального развития, показали средний балл 37,1 (Ebert-May et al., 2011). Таким образом, вероятно, существуют значимые различия в методиках обучения, применяемых в этих образовательных средах; однако протокол RTOP не предлагает разрешения, необходимого для осмысленного понимания этих различий.

Протоколы наблюдений, которые были разработаны совсем недавно, включая Протокол наблюдения обучающих измерений (TDOP; Hora et al., 2013) и Протокол наблюдения в классе для студентов STEM (COPUS; Smith et al., 2013), фиксирует учебное поведение преподавателей и студентов с двухминутными интервалами времени и предоставляет дополнительные инструменты, которые можно использовать для изучения практик на разных уровнях образования. TDOP был разработан как дополнение к данным опроса при описании практики в классе и включает в себя наблюдатели, маркирующие коды, такие как интерактивная лекция или вопрос на понимание учащимися, из набора из более чем 40 наблюдаемых моделей поведения и действий в классе каждые 2 минуты (Hora et al., 2013). COPUS имеет 25 общих кодов и был адаптирован из TDOP как более простой инструмент, который требует меньше времени на обучение и может использоваться различными людьми для обратной связи с инструкторами и определения потребностей в профессиональном развитии (Smith et al., 2013).

С момента своего создания, COPUS использовался в различных исследованиях на уровне бакалавриата для описания общей учебной практики в кампусе, а также для изучения более конкретных стратегий активного обучения, таких как использование кликеров и упражнения на основе рабочих листов ( Smith et al., 2014; Lund et al., 2015; Левин и др., 2016; Кливленд и др., 2017). В масштабе университетского городка COPUS был полезен для описания различий в учебных методах, существующих в дисциплинах STEM, и для создания профилей обычно наблюдаемых типов классных комнат. Одно исследование, в котором использовались данные COPUS по 55 различным курсам 13 факультетов STEM, выявило широкий спектр методов преподавания (Smith et al., 2014). В частности, исследование обнаружило широкий диапазон частот, с которыми преподаватели используют лекции, при этом некоторые используют его всего лишь в 2% от общего учебного поведения, а другие используют его как 98% от общего учебного поведения.Этот наблюдаемый континуум показал, что бинарная категоризация учебной практики как на основе лекций, так и на активное обучение представляет собой чрезмерное упрощение. В другом исследовании использовались данные COPUS по 269 классам, которые проводили 73 разных преподавателя из 28 университетов, чтобы создать 10 профилей классов, от ориентированных на учителя до ориентированных на студентов (Lund et al., 2015). Создание и применение этих профилей обеспечивает более точное описание учебных практик, используемых в исследовательских университетах.Взятые вместе, эта работа демонстрирует, что COPUS может быть значимым инструментом для характеристики учебного опыта на курсах STEM для студентов.

Чтобы выяснить, почему учащиеся, которые интересовались STEM в старших классах школы, уходят во время учебы в бакалавриате, нам необходимо понять, с какими изменениями в обучении сталкиваются учащиеся по мере прохождения образовательной системы. Используя данные опроса COPUS и преподавателей из средней школы, старшей школы и студентов STEM классов, это исследование было направлено на то, чтобы охарактеризовать, как опыт занятий в классе STEM сравнивается при переходе от среднего образования к высшему.В частности, мы спросили: (1) Как учебный опыт в классах STEM средней и старшей школы соотносится с классами первого и продвинутого уровней бакалавриата? (2) Зависит ли учебный опыт на уровне бакалавриата от переменных, таких как размер класса, продолжительность класса или же в классе есть лабораторная секция? и (3) Какое восприятие преподавателями средних школ, старших классов и университетов придерживаются в отношении учебной практики на всех уровнях образования и как это восприятие преподавателей соотносится с наблюдаемой практикой? Ответы на эти вопросы могут помочь прояснить конкретные переходы в обучении и объяснения связанных проблем, которые могут служить как областью для будущих исследований, так и целями профессионального развития, направленного на повышение удержания студентов в областях STEM.

Материалы и методы

Сбор данных наблюдений

Это исследование включает данные наблюдений в классах средней школы, старшей школы и университетов. Чтобы наблюдать за университетскими классами, мы отправили по электронной почте инструкторам STEM Университета штата Мэн с вопросом, разрешат ли они учителям средних школ (т. Е. Средних и старших классов) посещать их классы и собирать данные наблюдений; 74% отправленных по электронной почте согласились. Учителя средних и старших классов проводили наблюдения в рамках своей программы наблюдения в классе университета, которая была разработана, чтобы дать преподавателям формирующую обратную связь о своем преподавании от внешних наблюдателей, не смешивая эту обратную связь с процедурами обзора для срока пребывания в должности и продвижения по службе (Smith et al., 2014). Программа проходила в течение четырех семестров, и каждый семестр у нас было больше кандидатов, чем было доступно мест для наблюдателей из средней и старшей школы (средний уровень приема = 34%), поэтому мы смогли выбрать учителей с разным опытом (например, количество лет обучение, социально-экономические потребности сообщества) из различных школьных округов.

Всего учителями проведено 364 классных наблюдения. Эти наблюдения включали 153 преподавателя, которые читали 128 курсов на 21 факультете (антропология; биология и экология; химическая и биологическая инженерия; химия; гражданская и экологическая инженерия; компьютерные науки; науки о Земле; экология и науки об окружающей среде; экономика; электротехника и компьютерная инженерия. ; электротехнические технологии; продовольствие и сельское хозяйство; лесные ресурсы; морские науки; математика и статистика; машиностроение; молекулярная и биомедицинская наука; уход за больными; физика и астрономия; науки о растениях, почве и окружающей среде; психология; дикая природа, рыболовство и охрана природы. биология), как показано в таблице 1.Наблюдения за 270 классами, преподававшимися весной 2014 г., осенью 2014 г. и весной 2015 г., были опубликованы в более ранних исследованиях (Smith et al., 2014; Lewin et al., 2016).

Таблица 1 . Демографические данные обо всех наблюдаемых средних и университетских курсах.

Мы провели наблюдения в средних (6–8 классы) и старших классах (9–12 классы) в государственных средних школах, расположенных в радиусе 140 миль от Университета штата Мэн (Ороно, штат Мэн, США). Мы спросили учителей средних школ, которые участвовали в качестве наблюдателей в университетских классах, разрешают ли они также наблюдать за своими классами.Кроме того, многие учителя средних школ нашли других учителей STEM в своих районах, которые были готовы наблюдать за своими классами. Всего исследователи наблюдали 118 учебных часов в средней школе. В этих наблюдениях участвовали 82 учителя из 37 школ (Таблица 1).

Обучение наблюдателей

Учителя средних школ, которые наблюдали за университетскими занятиями, прошли обучение COPUS и проводили наблюдения в парах, как описано в Smith et al. (2013). Вкратце, двухчасовой тренинг познакомил учителей с 25 кодами COPUS, показанными на рисунке 1, и дал им возможность попрактиковаться в программировании с использованием коротких видеоклипов из реальных университетских аудиторий.Образцы листов наблюдений можно найти в Smith et al. (2013) и http://www.cwsei.ubc.ca/resources/COPUS.htm. После просмотра видео учителя средних и старших классов перечисляли выбранные ими коды и обсуждали любые разногласия. Когда обучение было завершено, учителя наблюдали в парах, но были проинструктированы записывать свои результаты COPUS независимо. Надежность между экспертами (IRR) рассчитывалась с использованием шкалы Каппа Коэна, как описано в Lewin et al. (2016). Средний показатель каппа Коэна для всех университетских наблюдений был равен 0.91 (SE ± 0,01), что свидетельствует о сильном IRR (Landis and Koch, 1977). Только коды, отмеченные обоими наблюдателями в заданном временном интервале, были включены в набор данных для этого исследования.

Рисунок 1 . Протокол наблюдения в классе для кодов приборов STEM для студентов и сокращенных описаний, используемых для описания поведения преподавателя и студента во время наблюдений в классе. Отдельные коды далее группируются в свернутые коды.

Три наблюдателя проводили наблюдения в классах средней школы, включая двух студентов с магистерской степенью естественных наук, которые в настоящее время являются учителями средней школы (соавторы Кеннет Акиха и Джастин Левин), и одного координатора профессионального развития Университета штата Мэн, который в прошлом учитель средней школы (соавторы). -автор Эрин Л.Винсон). Эти наблюдатели прошли аналогичную подготовку по проведению наблюдений в классе с использованием протокола COPUS (например, обсуждение кодексов и практика кодирования общих видео). IRR определялся путем просмотра видео одного и того же периода занятий и наблюдения, по крайней мере, за тремя разными живыми классами в парах. Каждое из этих сравнений давало показатель каппа Коэна более 0,9, что свидетельствует о сильном IRR (Landis and Koch, 1977). Учитывая надежный IRR и то, что путешествия для наблюдений в парах сильно ограничили бы количество наблюдений, последующие второстепенные классы наблюдались только одним человеком.

Сортировка данных наблюдений

Мы отсортировали данные наблюдений за средним классом в зависимости от уровня класса: средняя школа или старшая школа. Для данных наблюдений за университетскими классами мы отсортировали данные по трем категориям курсов STEM: общее образование, первый год и продвинутый курс (рис. 2). Если данные поступали из курса, который не требуется для специализации STEM, мы классифицировали этот курс как «общеобразовательный» и впоследствии исключали связанные данные из нашего анализа, поскольку наше внимание сосредоточено на том, как учебная практика может повлиять на удержание студентов на специальностях STEM.Из курсов, необходимых для специализаций STEM, мы классифицировали курсы с более чем 33% зачисления студентов на первый год и менее чем с двумя предварительными условиями на любой отдельно взятый факультет как курсы «первого года». Обязательные курсы с менее чем 33% зачисления на первый год или более двух предварительных требований на данном факультете были отнесены к курсам «Продвинутый».

Рисунок 2 . Схема сортировки, используемая для определения уровня университетского курса.

Анализ данных

Для этого исследования мы проанализировали данные COPUS, используя две разные стратегии, описанные Lewin et al.(2016): относительная численность, описываемая процентом свернутых кодов, и относительная частота, описываемая процентом 2-минутных интервалов времени, содержащих определенные коды (рис. 1). Что касается относительного обилия, свернутые коды относятся к категориям, которые описывают более общее поведение преподавателя и ученика, обычно состоящее из нескольких отдельных кодов. Например, категория свернутых кодов презентации инструктора состоит из трех отдельных кодов: лекций (Lec), записи в реальном времени и демонстрации / видео (на рис. 1 показаны все категории свернутых кодов).Чтобы визуализировать и сравнить относительную распространенность каждого кода COPUS, мы вычислили процент каждого свернутого кода, суммируя количество кодов в этой категории во время класса и разделив на общее количество кодов, отмеченных во время класса. Например, если в категории свернутых кодов презентации инструктора было отмечено 20 кодов, а всего отмечено 50 кодов, то 20/50 или 40% кодов соответствуют свернутым кодам презентации инструктора.

Однако при попытке сравнить частоту одного кода, например, инструктора Lec или Student Listening (L), расчет процентного кода может вводить в заблуждение, потому что несколько кодов COPUS могут быть отмечены одновременно, что может повлиять на знаменатель расчет.Поэтому мы также количественно оценили относительную частоту, вычислив процент 2-минутных интервалов времени, в которых был отмечен данный код. Для этого количество 2-минутных временных интервалов, отмеченных для каждого кода, было разделено на общее количество временных интервалов, которые были закодированы в этом сеансе класса. Например, если инструктор Лек был отмечен в 18 временных интервалах из возможных 30 временных интервалов, то 18/30 или 60% возможных 2-х минутных временных интервалов содержали лекцию.

Нас также интересовало сравнение количества времени, в течение которого учащиеся работали в группах, потому что это один из способов в целом сравнить методы преподавания, ориентированные на учителя и на учащихся.В COPUS есть несколько кодов учащихся, включающих групповую работу: групповая работа с кликером (CG), групповая работа с рабочим листом (WG) и другая групповая работа (OG). Эти три кода измеряют более тонкие различия того, что можно в целом классифицировать как студентов, работающих в группах (Lund et al., 2015), поэтому, если какой-либо из этих кодов был отмечен, мы засчитывали их в общем коде групповой работы (GW).

Использование COPUS в классах средней и старшей школы

Поскольку инструмент COPUS был разработан и утвержден на уровне бакалавриата, нам нужно было определить, адекватно ли он отражает школьный опыт в средней и старшей школе в дополнение к такому в бакалавриате STEM.В частности, мы были обеспокоены тем, что некоторые виды деятельности или методы обучения могут остаться незамеченными. Чтобы рассмотреть эту возможность, мы рассмотрели относительную частоту и относительную распространенность кодов «Другой инструктор» (OI) и «Другой ученик» (OS) (рис. 1), задокументированных в совокупных наблюдениях в средней и старшей школе, а также во всех наблюдениях студентов (таблица 2). Мы решили сравнить другие коды, чтобы проверить, присутствовали ли определенные виды поведения, которые не наблюдались в классах бакалавриата и, следовательно, не могут быть зафиксированы инструментом COPUS, в классах средней и старшей школы.В среднем, другие коды составляли менее 5% от общего количества кодов, отмеченных в классах средней и старшей школы, в то время как те же самые коды составляли менее 3% от общего количества кодов, отмеченных в классах бакалавриата. Кроме того, в среднем другие коды были отмечены менее чем в 9% от общего количества 2-минутных интервалов времени в период средней и старшей школы, в то время как те же коды были отмечены менее чем в 4% от общего количества 2-х минутные интервалы времени на занятиях в ВУЗе (таблица 2). Судя по комментариям наблюдателей, наиболее распространенным поведением кода ОИ на всех уровнях было прослушивание презентаций студентов; настройка технологий, материалов или оборудования; и содействие и руководство дискуссиями в классе.Наиболее распространенным поведением кода ОС на всех уровнях было то, что студенты писали на доске, формировали группы, а студенты получали или складывали материалы. На уровне средней и старшей школы наблюдатели отметили, что у учеников больше времени на получение или складывание материалов. В целом, совпадение поведения других кодов как для преподавателей, так и для учеников, в сочетании с относительно низким и одинаковым распространением и частотой на обоих уровнях, предоставило доказательства того, что инструмент COPUS не упускал систематически важные мероприятия, которые могут присутствовать в средней и старшей школе. STEM классы.

Таблица 2 . Относительное количество и относительная частота кодов «Другой инструктор» (OI) и «Другой ученик» (OS) в классах средней и старшей школы и в классах университетского уровня.

Ответы на опрос

Поскольку результаты нашего исследования могут быть использованы для проектирования профессионального развития преподавателей на разных уровнях образования, мы хотели определить, насколько наши данные соответствуют восприятию и ожиданиям преподавателей в отношении типа обучения, с которого их ученики либо переходят, либо направляются в будущее.Чтобы узнать больше о взглядах преподавателей на учебное поведение на разных уровнях образования, были отправлены преподаватели университета, за которыми наблюдали учителя средних и старших классов и / или посещали различные возможности профессионального развития в Университете штата Мэн (например, семинары, докладчики). электронное письмо с просьбой пройти небольшой опрос. Точно так же учителя средних и старших классов, которые участвовали в программе наблюдения за учебными занятиями в университете или других мероприятиях по повышению квалификации в Университете штата Мэн (e.г., мастерские, летние учебные заведения) получили одно и то же электронное письмо с просьбой поделиться им со своими коллегами. Опрос включал вопрос с несколькими вариантами ответов, в котором респондентам предлагалось выбрать один из четырех графиков, на которых показаны различные модели результатов, описывающие средний процент кода инструктора Lec в классах средней школы, старшей школы, первого курса колледжа и колледжа продвинутого уровня. Респонденты опроса также ответили на последующий открытый вопрос, в котором их попросили объяснить, почему они выбрали конкретный вариант ответа с несколькими вариантами ответов.

Чтобы изучить диапазон выбранных ответов, был рассчитан процент каждого варианта для групп преподавателей средней школы, старшей школы и университетов. Чтобы проанализировать ответы на вопросы с открытым ответом, мы использовали процесс контент-анализа (Miles et al., 2013). В частности, один соавтор (Эмили Бригам) читал ответы, создавал категории на основе крупных тем и оценивал ответы с короткими ответами на основе наличия или отсутствия каждой категории в ответе человека. Второй соавтор (Мишель К.Смит) использовал категории, независимо оценил ответы и предложил новые категории для схемы. Кодирование между двумя авторами было сравнено, и любые различия в кодировании были устранены путем обсуждения.

Информация IRB

Всем преподавателям и учителям средних школ, согласившимся на наблюдение, была выдана форма согласия на участие в исследованиях. Совет по институциональному обзору Университета штата Мэн разрешил проводить оценку данных наблюдений в классных комнатах и ​​инструкторов по обследованию результатов наблюдений (статус освобождения, протокол №2010-04-3 и 2013-02-06). Из-за деликатного характера обмена данными наблюдений с другими инструкторами и администраторами в форме согласия пояснялось, что данные будут представлены только в совокупности и не будут подразделяться по таким переменным, как факультет или школа. Мы предоставили инструкторам доступ к данным наблюдений из их собственных курсов по запросу после того, как мы собрали данные наблюдений для этого исследования.

Результаты

Практика обучения на разных уровнях образования

Мы использовали COPUS, чтобы получить исчерпывающее представление о классах на каждом образовательном уровне, и начали с сравнения относительного количества всех кодов COPUS, свернутых инструктором (рис. 3).В средних и старших классах школы свернутый код, представленный инструктором, который чаще встречается в традиционных классах лекций, составляет от 0 до 66% кодов, свернутых инструктором. В курсах первого года и продвинутого уровня университетского уровня свернутый код, представленный инструктором, представляет от 0 до 100% свернутых кодов преподавателя на обоих уровнях.

Рисунок 3 . Доля инструкторов не выдержала протокола наблюдения в классе для кодов STEM бакалавриата для средней школы, старшей школы, первого года обучения и продвинутых классов университета.Каждая горизонтальная полоса представляет отдельную сессию класса. Классы упорядочены представлением инструктора свернутого кода. На рисунке 1 показаны свернутые коды инструктора.

Другой способ сравнить данные по разным уровням образования — изучить частоту определенных кодов COPUS через 2-минутные интервалы времени. При изучении двухминутной относительной частоты кода инструктора Lec межквартильные диапазоны были ниже для классов средней и старшей школы по сравнению с университетскими курсами первого года и продвинутого уровня (рис. 4).Кроме того, тест Краскала-Уоллиса показал очень убедительные доказательства разницы ( p <0,001) между средними рангами по крайней мере одной пары групп. Попарный тест Данна для всех шести пар уровней показал, что преподаватели первого и продвинутого классов университета тратили значительно больше времени на использование кода инструктора Lec, чем инструкторы в средних и старших классах ( p <0,001 с поправкой на поправку Бонферрони) . В частности, разница между средним процентом 2-минутных интервалов времени, отмеченных кодом инструктора Lec в старшей школе и на первом году обучения в университете, составила 48% (от 32% в старшей школе до 80% на первом году обучения в университете). более чем в 10 раз больше, чем любая другая разница между хронологически смежными уровнями.Не было существенной разницы в среднем проценте 2-минутных интервалов времени, включая инструктор Лек, между курсами первого года обучения и курсами продвинутого уровня в университете.

Рисунок 4 . Сравнение относительной частоты использования протокола наблюдения в классе для студентов, читающих лекции по коду STEM (Lec) для средней школы, старшей школы, первого курса университета и продвинутых классов университета. Графики в виде прямоугольников, показывающие медианное значение и вариацию между четырьмя уровнями обучения.Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени для занятий в классе на каждом уровне. Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы представляют 1,5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Уровни, помеченные разными числами, указывают на значительную разницу между средними рангами при попарном сравнении post hoc Данна (критерий Краскела – Уоллиса, χ ² = 153.03, df = 3, N = 482, p <0,001; Парные сравнения Данна, p <0,001 для уровней, помеченных разными числами).

В дополнение к сравнению традиционных учебных кодов, мы сравнили относительную частоту, используя учебные коды, часто связанные с учебными классами, ориентированными на учащихся, например, «Перемещение и руководство инструктора» (MG) по всему классу. Классы средней и старшей школы показали больший диапазон процентных 2-минутных интервалов времени, содержащих код инструктора MG (рисунок 5).Для обоих университетских уровней более половины наблюдений не зафиксировали ни одного инструктора MG в течение всего занятия. При сравнении средних рангов тест Краскела – Уоллиса показал очень убедительные доказательства различия ( p <0,001) по крайней мере между одной парой групп. Попарный тест Данна для всех шести пар уровней показал, что преподаватели средних и старших классов тратили значительно больше времени на MG, чем преподаватели университетов ( p, <0,001 с поправкой Бонферрони).

Рисунок 5 . Сравнение относительной частоты использования протокола наблюдения в классе для студентов STEM code Moving and Guiding (MG) для средней школы, старшей школы, первого курса университета и занятий на продвинутом уровне в университете. Графики в виде прямоугольников, показывающие медианное значение и вариацию между четырьмя уровнями обучения. Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени для занятий в классе на каждом уровне.Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы представляют 1,5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Уровни, помеченные разными числами, указывают на значительную разницу между средними рангами при попарном сравнении post hoc Данна (критерий Краскела – Уоллиса, χ ² = 169,56, df = 3, N = 482, p <0,001; Парные сравнения Данна, p <0,001 для уровней, помеченных разными числами).

Опыт учащихся в классе на разных уровнях образования

Чтобы рассмотреть учебный опыт с точки зрения учащихся, мы проанализировали свернутые коды COPUS учащихся и увидели разницу в диапазонах поведения в классе на разных уровнях образования (рис. 6). Поскольку студенты, сидящие тихо и делающие заметки, часто ассоциируются с аудиториями, основанными на лекциях, мы также сравнили свернутый код приема учащихся. Прием учащихся составлял от 0 до 60% кодов свертывания учащихся в средних и старших классах школы по сравнению с 0–100% кодов свертывания учащихся на обоих уровнях университетских классов.

Рисунок 6 . Доля учащихся, не прошедших протокол наблюдения в классе для кодов STEM бакалавриата для средней и старшей школы, первого года обучения и продвинутых классов университета. Каждая горизонтальная полоса представляет отдельную сессию класса. Классы упорядочены по свернутому коду Student Receiving. На рисунке 1 показаны свернутые коды ученика.

Мы также изучили относительную частоту индивидуальных кодов учащихся, начиная с кодов для традиционных форм поведения учащихся, таких как аудирование (L).Наши данные показали, что классы средней и старшей школы демонстрируют больший межквартильный диапазон процентных значений 2-минутных интервалов, в то время как классы первого и продвинутого университетов имеют более высокие медианные значения (рис. 7). Более того, тест Краскела-Уоллиса показал очень убедительные доказательства разницы ( p <0,001) между средними рангами по крайней мере одной пары групп. Попарный тест Данна для всех шести пар уровней показал, что учащиеся средних и старших классов тратят значительно меньше времени на прослушивание и заметки, чем учащиеся первого и продвинутого классов университетов ( p <0.001 с поправкой Бонферрони).

Рисунок 7 . Сравнение относительной частоты использования протокола наблюдения в классе для кода STEM бакалавриата «Слушание учащегося» (L) для средней школы, старшей школы, первого курса университета и продвинутых классов университета. Графики в виде прямоугольников, показывающие медианное значение и вариацию между четырьмя уровнями обучения. Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени для занятий в классе на каждом уровне.Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы представляют 1,5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Уровни, помеченные разными числами, указывают на значительную разницу между средними рангами при попарном сравнении post hoc Данна (критерий Краскела – Уоллиса, χ ² = 137,37, df = 3, N = 482, p <0,001; Парные сравнения Данна, p <0,001 для уровней, помеченных разными числами).

Кроме того, мы исследовали относительную частоту кодов поведения студентов, типичных для студентоцентрированных аудиторий, таких как GW, комбинация трех индивидуальных кодов: CG, WG и OG. Классы средней и старшей школы имели больший межквартильный диапазон процентных 2-минутных интервалов времени, содержащих код GW ученика (рис. 8). Для обоих университетских уровней в половине наблюдений не было зафиксировано ни одного студенческого GW в течение всего класса. Кроме того, тест Краскела-Уоллиса показал очень убедительные доказательства различия ( p <0.001) между средними рангами хотя бы одной пары уровней. Парный тест Данна для всех шести пар уровней показал, что учащиеся средних и старших классов проводят значительно больше времени, работая в группах, чем учащиеся первого и продвинутого университетских классов ( p <0,001 с поправкой на поправку Бонферрони).

Рисунок 8 . Сравнение относительной частоты использования протокола наблюдения в классе для студентов STEM кода. Групповая работа студентов (GW) для средней школы, старшей школы, первого курса университета и продвинутых классов университета.Графики в виде прямоугольников, показывающие медианное значение и вариацию между четырьмя уровнями обучения. Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени для занятий в классе на каждом уровне. Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы представляют 1,5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Уровни, помеченные разными числами, указывают на значительную разницу в средних рангах при попарном сравнении post hoc Данна (критерий Краскела – Уоллиса, χ ² = 81.60, df = 3, N = 482, p <0,001; Парные сравнения Данна, p <0,001 для уровней, помеченных разными числами).

Эффект размера класса

Одно общее различие между средней школой, старшей школой и курсами университета — размер класса. Чтобы выяснить, связаны ли наблюдаемые нами различия в обучении между этими уровнями образования с размером класса, мы сравнили данные по всем классам с менее чем 30 зачисленными учениками.Мы выбрали 30 учеников в качестве эталона для небольших университетских классов, потому что все классные комнаты средней и старшей школы, которые мы наблюдали, содержали 30 или меньше учеников. В общей сложности у нас были данные наблюдений за 74 урока в небольших университетах (8 на первом курсе и 66 на продвинутом). Даже если сосредоточиться исключительно на небольших университетских классах, мы заметили, что свернутые коды показа инструктора и приема ученика были более распространены по сравнению с классами средней и старшей школы (рис. 9).

Рисунок 9 .Сравнение классов средней и старшей школы с малочисленными классами университетов. (A) Процент неработающих инструкторов Протокол наблюдения в классе для кодов STEM бакалавриата (COPUS) для классов средней школы, старшей школы и университетов с менее чем 30 учениками, заказанными в соответствии с процентом присутствия инструктора. (B) Процент учащихся, свернутых кодами COPUS для средних, старших классов и университетов с менее чем 30 учащимися, упорядоченными по проценту приема учащихся.Каждая горизонтальная полоса представляет отдельную сессию класса.

Кроме того, мы сравнили медианный процент двухминутных интервалов времени для тех же четырех кодов, что и выше: инструктор Lec, инструктор MG, Student Listening и Student GW в классах с менее чем 30 зачисленными студентами. Тест Краскела-Уоллиса с апостериорным Данн, попарно сравнивая все три пары для всех четырех кодов, показал, что инструкторы в средних и старших классах школы тратили значительно меньше времени Lec (Рисунок 10A) и значительно больше времени MG (Рисунок 10B) по сравнению с с преподавателями в малокомплектных университетских классах ( p <0.001). Кроме того, учащиеся средних и старших классов тратят значительно меньше времени на аудирование (рис. 10C) и больше времени на работу в группах (рис. 10D) по сравнению с учащимися небольших классов университетов ( p <0,001).

Рисунок 10 . Сравнение относительной частоты четырех протоколов наблюдения в классе для кодов STEM бакалавриата (A) Лекция инструктора (Lec), (B) Перемещение и руководство инструктора (MG), (C) Слушание студента (L) и (D) Групповая работа студентов (GW) для средних школ, старших классов и университетов с менее чем 30 учениками.Графики в виде прямоугольников, показывающие медианное значение и вариацию между четырьмя уровнями обучения. Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени для занятий в классе на каждом уровне. Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы представляют 1,5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Уровни, помеченные разными числами, указывают на значительную разницу в средних оценках при попарном сравнении post hoc Данна (тест Краскела – Уоллиса, инструктор Лек χ ² = 43.28, инструктор MG χ ² = 52,35, слушание студента χ ² = 40,23, студент GW χ ² = 18,59, df = 2, N = 192, p <0,001 во всех случаях; Парные сравнения Данна, p <0,001 для уровней, помеченных разными числами).

Продолжительность действия класса

Еще одно объяснение различий в учебной практике — продолжительность занятий. Например, более длительные учебные занятия могут предоставить больше возможностей для активного обучения.Чтобы исследовать, мы исследовали корреляцию между общим количеством 2-минутных интервалов времени и процентом 2-минутных интервалов времени с кодом инструктора Lec для средней школы, старшей школы, первого курса университета и продвинутых классов университета. Для классов средней школы, старшей школы и первого года обучения в университете существует незначительная корреляция между продолжительностью времени и процентом времени чтения лекций (средняя и старшая школа: r = 0,007, R ² <0 .01, p > 0,05, первый курс университета: r = -0,09, R ² <0,01, p > 0,05). Для продвинутых университетов существует значимая отрицательная корреляция ( r = -0,18, R ² = 0,03, p <0,05), что считается величиной эффекта от малого до среднего (Cohen, 1988), предполагая, что более длительные периоды занятий имели меньшее количество 2-минутных интервалов, которые включали чтение лекций.

Лабораторный эффект

Еще одно различие между классами средней школы, старшей школы и университета — это размещение лабораторных работ в структуре курса.В средней и старшей школе лабораторные занятия включены в те же периоды занятий, что и другие занятия. На университетском уровне лаборатории часто планируются в разное время и в разных местах. Поскольку COPUS предназначен для сбора данных наблюдений в лекционной части курса, наш набор данных не включает наблюдения лабораторных секций. Таким образом, объяснение наблюдаемых нами различий в обучении между уровнями образования может заключаться в том, что на университетском уровне мы фокусировались только на лекционной части занятий и, следовательно, упускали другие активные учебные мероприятия, которые являются частью курса, но преподаются. в лаборатории.Чтобы выяснить, влияет ли наличие необходимой лаборатории на количество активного обучения, которое происходило в лекционной части университетского класса, мы сравнили данные университетских курсов, которые имели и не имели обязательного лабораторного раздела, связанного с лекционной частью курса. . Мы увидели аналогичный диапазон относительного обилия кодов COPUS для преподавателей и студентов в курсах, которые требуют лабораторных разделов, и тех, которые этого не делают, что позволяет предположить, что наличие лабораторного раздела курса не сильно снижает количество активного обучения, происходящего в учебном заведении. лекционный раздел (Рисунки 11A – D).Наши данные также показали, что классы, преподаваемые с необходимыми лабораторными секциями и без них, имели одинаковые межквартильные диапазоны процентных значений 2-минутных интервалов времени для кодов инструктора Lec и Student Listening (рисунки 11E, F). Сравнение медиан слушания инструктора Лека и ученика с использованием тестов Манна-Уитни и показывает, что не было статистически значимых различий ( p > 0,05) между классами, преподававшимися с необходимыми лабораторными разделами для инструктора Лека и слушания учеников и без них. коды.

Рисунок 11 . Сравнение университетских классов с обязательным лабораторным разделом и без него. Доля инструкторов свернутых по протоколу наблюдений в классе для студентов STEM (COPUS) коды для всех наблюдений в университетских классах (A) с необходимыми лабораторными разделами и (B) без обязательных лабораторных разделов, заказанных процентом присутствия инструктора. Процент студентов со свернутыми кодами COPUS для всех наблюдений в университетских классах (C) с необходимыми лабораторными разделами и (D) без обязательных лабораторных разделов, упорядоченных по проценту приема студентов.Каждая горизонтальная полоса представляет отдельную сессию класса. (E) Графики в виде ящика и уса, показывающие медианное значение и вариацию курса лекций для инструкторов по коду COPUS (Lec) для двух типов университетских классов. (F) Графики в виде ящика и уса, показывающие медианное значение и вариацию кода COPUS «Слушание студентов» для двух типов университетских классов. Линия в середине поля представляет собой средний процент 2-минутных интервалов времени. Прямоугольники представляют межквартильный размах, усы — 1.5-кратный межквартильный размах, а точки данных, не включенные в 1,5-кратный межквартильный размах, показаны точками. Нет значительных различий в медианных показателях прослушивания инструктора Lec или студента для университетских классов с обязательной лабораторной секцией и без нее (Mann – Whitney U , Lec χ ² = 16 526,5, Listening χ ² = 16 733,0, N = 366, p > 0,05 в обоих случаях).

Восприятие обучения на разных уровнях образования

Чтобы определить, как преподаватели воспринимают различия в обучении на разных уровнях образования, преподавателям средних и старших классов школ и университетов был разослан опрос, в котором им предлагалось предсказать, какой из четырех графиков показывает правильное отображение того, сколько времени в среднем преподаватели проводят за лекциями на каждом из них. уровень образования (Рисунок 12А).График B, меньшее количество лекций в средних и старших классах школы по сравнению с классами как первого, так и продвинутого университетов, наиболее точно соответствует данным наблюдений.

Рисунок 12 . Преподавателей средних школ, старших классов и университетов попросили ответить на опрос, который включал (A) вопрос с несколькими вариантами ответов, в котором им предлагалось предсказать тенденцию в коде лекций для инструкторов, которую мы наблюдали с помощью протокола наблюдения в классе для данных STEM бакалавриата. и (B) вопрос с открытым ответом, на который они объяснили свой выбор ответа.

Все три группы преподавателей (средняя школа, средняя школа и университет) чаще всего выбирали графики, показывающие изменение количества лекций в зависимости от уровня образования (рис. 13). Преподаватели средних и старших классов чаще всего предсказывали графики, которые не соответствовали наблюдаемой тенденции; а именно, они, как правило, выбирали график A, постепенное увеличение количества преподавателей, читающих лекции между каждым уровнем, и график D, больше преподавателей, читающих лекции на первом году обучения в колледжах, по сравнению с тремя другими уровнями.Поскольку тенденции в данных были схожими для ответов учителей средней и старшей школы, эти данные были объединены в последующих анализах. Преподаватели университетов чаще всего предсказывали B, меньшее количество лекций в средних и старших классах по сравнению с первокурсниками и продвинутыми университетами (что наиболее близко соответствует данным наблюдений), и график D.

Рисунок 13 . Частота ответов по типам графиков для средней школы ( n = 42), старшей школы ( n = 52) и преподавателей университетов ( n = 50).

Инструкторов также попросили объяснить, почему они выбрали тот или иной график (рис. 12B), и контент-анализ был использован для категоризации ответов. Преподаватели средних и старших классов, которые выбрали диаграмму A, показывающую увеличение количества лекций на всех уровнях образования, чаще всего использовали «личный опыт» (47%) как часть своего объяснения. Преподаватели опирались на опыт как студентов, так и учителей. Как написал один учитель средней школы: «Судя по моим наблюдениям и воспоминаниям, по мере того, как учащиеся переходят из средней школы в старшую и затем в колледж, кажется, что наблюдается растущая тенденция к большему количеству лекций и заметок.Другой учитель средней школы сделал более четкое различие, написав: «Когда я был в классе в Университете Мэйна в 2002–2004 годах, чтение лекций было основным методом обучения. Сейчас, когда я учусь в старшей школе, ученики гораздо чаще занимаются исследованиями ».

Многие преподаватели средних и старших классов, выбравшие диаграмму D, показывающую, что классы колледжа первого года обучения имеют больше лекций, чем три других уровня, указали на общую разницу в размере класса для этих курсов первого года обучения (56%). Один учитель средней школы написал: «Уроки первого года обучения в университете, как правило, очень большие и проводятся в районе, где было бы трудно делать что-либо, кроме лекций.Некоторые считали различия в обучении результатом альтернативных стандартов использования активного обучения (53%), например, учитель средней школы написал: «Активное обучение активно поощряется на уровне средней и старшей школы как часть нашей программы. понимание лучших практик в педагогике. С другой стороны, университет не требует такого же уровня педагогического понимания ».

Многие преподаватели университетов, выбравшие график D, указали на размер класса (61%) как на влияние большого числа учащихся на первый год обучения на обучение, например, один преподаватель, который написал: «Самые большие классы — это классы первого года обучения в университете и Самый традиционный способ обучения в большом классе — это лекции.Инструкторы в этой группе также заявили, что они не знают методики преподавания на других уровнях образования (50%): «Я понятия не имею, как это будет в старшей школе, но я думаю, что в первый год учебы в колледже проводят больше времени, читая лекции. чем в более старших классах, потому что размер класса уменьшается на более высоких уровнях ».

университетских преподавателя, которые предсказали диаграмму B, показывающую среднюю и среднюю школу с гораздо меньшим количеством лекций, чем в первом и продвинутом университетских классах, чаще всего использовали «активное обучение» (57%) в качестве объяснения своего выбора.Некоторые из этих преподавателей основывали свои рассуждения на предполагаемых потребностях учащихся на разных уровнях, например, один преподаватель написал: «Я полагаю, что ученикам средней и старшей школы нужно больше практического интерактивного обучения, чем ученикам уровня колледжа». Другие ссылались на наблюдения, сделанные в классе. Другой преподаватель университета объяснил: «В целом, я вижу, что на уровне K12 происходит больше интерактивной деятельности, чем на уровне колледжа».

Обсуждение

Это исследование является одним из первых, в котором сравнивается практика преподавания в классах STEM на разных уровнях образования, от средней школы до университета, с использованием единого инструмента наблюдения.В предыдущих исследованиях использовался тот же инструмент для измерения обучения в классах средней школы или университетов (Roehrig and Kruse, 2005; Ebert-May et al., 2011; Yezierski and Herrington, 2011; Lund et al., 2015), но мы использовали один и тот же инструмент наблюдения, чтобы провести прямые сравнения между различными уровнями образования в рамках одного исследования. Наблюдения, проведенные с помощью инструмента COPUS, показывают, что в классах средней и старшей школы значительно меньше времени уделяется практикам, ориентированным на учителя (преподавание лекций и слушание учащихся), и значительно больше времени уделяется практикам активного обучения (руководство инструктором и работа студентов. в группах) по сравнению с университетскими аудиториями (рисунки 3–8).Кроме того, нет существенных различий в практике обучения или опыте студентов между университетскими классами первого и продвинутого уровней. Эти результаты показывают, что наибольший переход в классе происходит между старшей школой и курсами первого года обучения в бакалавриате.

Возможные объяснения наших результатов включают следующее: (1) влияние размера класса, поскольку классы в университете обычно намного больше, чем классы средней и старшей школы, (2) эффекты продолжительности учебного периода и (3) тот факт, что лабораторные работы могут быть включены в собрания классов средней и старшей школы, но проходят в специальных лабораторных секциях на уровне университета.Мы обсуждаем каждое из этих возможных объяснений ниже:

Преподаватели сообщили о большом размере класса как о препятствии для реализации стратегий активного обучения (Henderson et al., 2011; Shadle et al., 2017). Кроме того, данные опроса, собранные в рамках этого исследования, которые содержат объяснения прогнозов преподавателей относительно частоты лекций на разных уровнях образования, показывают, что размер класса был общим объяснением прогнозируемых различий в практике обучения на разных уровнях образования (рисунки 12 и 13).Однако данные наших наблюдений показывают, что даже в небольших университетских классах с 30 или менее студентами значительно больше времени уделяется практикам, ориентированным на преподавателя (инструктор Лек и слушание студентов), и значительно меньше времени уделяется практикам активного обучения (руководство инструктором и Учащиеся, работающие в группах), чем в классах средней и старшей школы (рисунки 9 и 10), что исключает это объяснение.

Более длинные классы могут предоставить больше возможностей для включения активного обучения в учебный период.Наши данные показывают, что существует незначительная корреляция между продолжительностью урока и процентом времени, посвященного чтению лекций в средней школе, старшей школе и на первом курсе университета. На уровне продвинутого университета наши данные показывают умеренную отрицательную корреляцию между теми же двумя переменными, что свидетельствует о том, что более длительные временные блоки для продвинутых университетских классов могут позволить преподавателям использовать методы обучения после лекций.

Лабораторные секции , которые часто представляют собой отдельные классы на уровне университета, обычно предоставляют студентам возможность активно участвовать в проведении экспериментов.Поскольку COPUS разработан для внелабораторных наблюдений, результаты здесь относятся только к лекционным разделам курсов, и мы не охватываем все образовательные возможности, которые студенты университетов используют во время курса. Таким образом, можно предположить, что классы с отдельными лабораторными секциями будут иметь менее активное обучение в секции лекций, потому что любые активные компоненты происходят в лаборатории. Тем не менее, мы не обнаруживаем существенных различий между количеством инструкторов Lec и студентов, которые слушают в университетских классах, которые требуют и не требуют лабораторного раздела (рис. 11), что исключает это объяснение.

Взятые вместе, эти результаты предполагают, что наблюдаемые различия в обучении между уровнями образования не являются исключительно функцией размера класса, продолжительности класса или структуры курса, включая необходимый лабораторный раздел.

Одним из ограничений нашего исследования является то, что преподаватели средних и старших классов были из разных школ, а преподаватели университета — из одного учебного заведения, которое является основным государственным университетом в штате Мэн. Дальнейшие исследования следует проводить в дополнительных средних школах и университетах, чтобы лучше понять, как различные школьные культуры на разных уровнях образования влияют на классную педагогику и переход учащихся.

Когда мы опрашивали преподавателей средних и старших классов, а также университетов, большинство из них не осознавали различия в методике преподавания, показанные нашими результатами (рис. 13). Помимо использования размера класса для объяснения своих прогнозов, преподаватели также обычно в качестве обоснования ссылались на личный опыт и / или предполагаемое количество активного обучения на каждом уровне. Наши данные показывают, что многие преподаватели не знакомы с классной средой, из которой их ученики либо приезжают, либо направляются в будущем.Этот разрыв представляет собой препятствие на пути реформы системы образования, направленной на оказание наилучшей поддержки учащимся при переходе из средней школы в колледж. Решение этой проблемы и разработка решений, направленных на устранение недостатков в обучении, представляет собой важную часть работы по улучшению удержания студентов, заинтересованных в карьере в области STEM.

Как мы можем устранить пробел в инструкциях?

Одним из способов устранения разрыва в обучении между старшей школой и первокурсниками бакалавриата является содействие активному обучению на уровне бакалавриата.Частично из-за национальных призывов к реформе вводных программ бакалавриата STEM (Мервис, 2009 г .; Американская ассоциация по продвижению науки, 2011 г .; Совет советников президента по науке и технологиям, 2012 г.), многие учебные заведения уже начали внедрять более активные методы обучения. обучение на этих курсах (Армбрустер и др., 2009; Хаак и др., 2011; Дженсен и Лоусон, 2011; Фриман и др., 2014). Эти изменения привели к увеличению успеваемости и удержанию всех учащихся (Freeman et al., 2014), с еще большими улучшениями для традиционно недопредставленных студентов из числа меньшинств и первого поколения (Haak et al., 2011; Eddy and Hogan, 2014). Наши результаты показывают, что учебные заведения и преподаватели могут обратиться к классам средней и средней школы за вдохновением о том, как начать или продолжить преобразование своих вводных курсов. Кроме того, изучая классы средней и средней школы, преподаватели университетов могут лучше понять учебную среду, в которой участвовали их ученики в последнее время.

Учитывая, что наши результаты показывают, что учащиеся испытывают наибольший сдвиг в обучении между средней школой и университетом, учебные заведения и преподаватели по обе стороны от средней школы к университету могут помочь студентам добиться успеха и, в конечном итоге, продолжить обучение по программам STEM. Из-за ряда логистических барьеров связи между инструкторами на этих двух уровнях редки, но изменение этой парадигмы может привести к повышению осведомленности инструкторов и лучшему согласованию методов обучения.Один из простых способов нарастить связи — это проведение мероприятий, на которых инструкторы разных уровней могут встречаться, чтобы обсуждать общие темы, задавать вопросы друг другу и способствовать более четкому пониманию типов классов, из которых студенты приходят или куда направляются в будущем. Эти обсуждения могут быть построены вокруг доказательств, подтверждающих использование активного обучения на уровне бакалавриата и того, как его можно эффективно использовать независимо от размера класса (ресурсы: http://www.cwsei.ubc.ca/resources/instructor_guidance.htm). Кроме того, поскольку COPUS измеряет тип активного обучения, но не обязательно качество взаимодействия учителя и ученика или учебных материалов, данные наблюдений можно использовать как способ начать дополнительное обсуждение более глубоких вопросов преподавания и обучения.

Наблюдения в классе могут стать основой для другого типа продуктивного взаимодействия между учителями на разных уровнях. В частности, преподаватели колледжа могут наблюдать за классами средней и старшей школы и , наоборот, .Предыдущая работа показала, что наблюдения могут способствовать изменению как наблюдаемых инструкторов, так и самих наблюдателей (Cosh, 1998). На самом фундаментальном уровне обратная связь, полученная инструктором на основе наблюдений, может привести к повышению осведомленности об используемых передовых методах и областях для будущего роста. Кроме того, наблюдение и обратная связь по урокам полезно для наблюдателя, который может использовать возможность поразмышлять над своей собственной практикой. В рамках программы наблюдения за классами Университета штата Мэн учителя средних и старших классов наблюдают за преподавателями университета и дают отзывы по конкретным областям, указанным преподавателями (Smith et al., 2014). В результате часть преподавателей, которые преподают на курсах первого года обучения, установили связи с этими учителями и посетили классы средней школы. При внимательном рассмотрении эти типы взаимодействия могут быть облегчены на нескольких уровнях от отдельных лиц до отделов и целых учреждений. Наша группа также начинает изучать мероприятия по долгосрочному профессиональному развитию, когда группы преподавателей университетов и учителей старших классов регулярно встречаются, чтобы обсудить учебные переходы и работать над разработкой конкретных подходов, которые помогут студентам перейти от старшей школы к обучению STEM в колледже.

Как мы можем узнать больше о студенческом опыте?

Наши результаты ограничиваются данными наблюдений и мнениями преподавателей, но дополнительные опросы учащихся могут дать полезную информацию о восприятии и проблемах, с которыми сталкиваются учащиеся при переходе из средней школы в колледж. В предыдущей работе использовались опросы учащихся, чтобы задокументировать то, как группы учащихся воспринимают и думают о своем образовании. Например, одно исследование, посвященное изучению ожиданий студентов от педагогики на занятиях STEM в колледжах, показало, что студенты первого курса ожидали, что будут использоваться более активные методы обучения, чем студенты первого курса (Brown et al., 2017). Кроме того, использование опросов является эффективным способом измерения заинтересованности студентов и их вовлеченности в занятия по STEM (Brazeal et al., 2016; Cavanagh et al., 2016). Эти исследования показали, что учащиеся считают, что стратегии активного обучения поддерживают их обучение в классе и побуждают их к более саморегулируемым привычкам обучения вне класса, таким как встречи с другими учащимися для выполнения заданий.

Основываясь на наших собственных выводах, опросы студентов могут предоставить полезную информацию о том, как студенты видят переход от средней школы к университету с точки зрения обучения в классе.Например, эти типы восприятия студентов могут информировать как исследователей, так и преподавателей о том, какие студенты, по прогнозам, будут бороться с переходом в университетские классы STEM. Кроме того, эти опросы дадут студентам возможность задать вопросы о переходе, а преподаватели смогут узнать об этих вопросах в классе и ответить на них. Для определения эффективности более активного обучения на уровне бакалавриата также необходимы лонгитюдные исследования того, как учебный опыт учащихся влияет на показатели отсева и успеваемость учащихся.

Заключение

Наше основанное на наблюдениях исследование классов STEM на разных уровнях образования показывает, что между старшей школой и курсами первого года обучения в колледже происходит заметный переходный период, который нельзя объяснить только разницей в размере классов, продолжительности занятий или наличием специальной лаборатории. разделы. Переход от более активного обучения в средней и старшей школе к классам, в которых больше времени уделяется преподаванию на основе лекций на университетском уровне, может способствовать удержанию студентов STEM.Основываясь на наших выводах, мы предполагаем, что будущие успехи в улучшении показателей удержания в колледжах по специальностям STEM могут быть достигнуты за счет (1) увеличения количества взаимодействий между средней школой, старшей школой и преподавателями университетов с помощью программ, включающих наблюдения в классе, (2) разработка долгосрочных программ профессионального развития, которые будут работать для сокращения разрыва в обучении между старшей школой и университетом путем содействия более активному обучению в классах колледжей STEM, и (3) измерение эффективности этих программ путем отслеживания настойчивости и показателей окончания учебы студентов, которые поступать в университеты, заинтересованные в получении степени STEM.

Заявление об этике

Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями Политики и процедур защиты человеческих субъектов исследования, Институционального наблюдательного совета Университета штата Мэн, с информированного согласия всех субъектов. Все субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Хельсинкской декларацией. Протокол был одобрен Советом по институциональному обзору Университета штата Мэн.

Авторские взносы

KA: задумано исследование, собраны и проанализированы данные и составлена ​​рукопись.EB: собранные и проанализированные данные. BC и MS: задуманное исследование и отредактированная рукопись. JL и EV: собраны и проанализированы данные и отредактирована рукопись. MRS: задумал исследование, обсудил анализ данных и отредактировал рукопись. MKS: задумано исследование, проанализированы данные и составлена ​​рукопись.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Этот материал основан на работе, поддержанной Национальным научным фондом в рамках грантов DRL 0962805 и DUE 1347577, 1712060 и 1712074. Любые мнения, выводы и выводы или рекомендации, выраженные в этом материале, принадлежат авторам и не обязательно отражают взгляды Национального научного фонда. Эта работа также была поддержана грантом правительства аспирантов Университета штата Мэн. Мы хотели бы поблагодарить учителей средних и старших классов, которые проводили наблюдения на университетском уровне, и Джереми Смита за его помощь в анализе данных.

Список литературы

Американская ассоциация научных достижений. (2011). Видение и изменения в бакалавриате по биологии: призыв к действию . Вашингтон, округ Колумбия: Американская ассоциация развития науки.

Google Scholar

Армбрустер П., Патель М., Джонсон Э. и Вайс М. (2009). Активное обучение и педагогика, ориентированная на учащихся, улучшают отношение учащихся и их успеваемость по вводной биологии. CBE Life Sci. Educ. 8, 203–213. DOI: 10.1187 / cbe.09

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бразил, К. Р., Браун, Т. Л., и Коуч, Б. А. (2016). Описание восприятия учащимися общих методов формирующего оценивания и их приверженности. CBE Life Sci. Educ. 15, 4. DOI: 10.1187 / cbe.16-03-0133

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Броклисс, Л. (1996). «Учебные программы», в История университета в Европе: Vol.II, Университеты в Европе раннего Нового времени, , изд. Х. Де Риддер-Симоенс (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 565–620.

Google Scholar

Браун Т. Л., Бразил К. Р. и Коуч Б. А. (2017). Ожидания учеников первого и не первого курса относительно учебной деятельности по вводной биологии в классе и вне его. J. Microbiol. Биол. Educ. 18, 1. doi: 10.1128 / jmbe.v18i1.1241

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, К.М., Кабрера, А. Ф., Оструу, М. Дж., И Патель, С. (2016). От всестороннего к единственному: латентный классовый анализ практики преподавания в колледже. Res. Высшее образование. 58, 581–604. DOI: 10.1007 / s11162-016-9440-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кавана, А. Дж., Арагон, О. Р., Чен, X., Коуч, Б., Дарем, М., Бобровницки, А., и др. (2016). Приверженность студентов к активному обучению в рамках курса естествознания в колледже. CBE Life Sci. Educ. 15, 4. DOI: 10.1187 / cbe.16-07-0212

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кливленд, Л. М., Олимпо, Дж. Т., и ДеШен-Петерс, С. Э. (2017). Изучение взаимосвязи между использованием преподавателями стратегий активного обучения и концептуальным пониманием студентов и эмоциональными изменениями во вводной биологии: сравнение двух сред активного обучения. CBE Life Sci. Educ. 16, 2. DOI: 10.1187 / cbe.16-06-0181

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коэн, Дж.(1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс.

Google Scholar

Кош, Дж. (1998). Наблюдение за высшим образованием — рефлексивный подход. Innov. Educ. Тренироваться. Int. 35, 171–176. DOI: 10.1080 / 1355800980350211

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эберт-Мэй, Д., Дертинг, Т., Ходдер, Дж., Момсен, Дж., Лонг, Т., и Джарделеза, С. (2011). Мы говорим не то, что делаем: эффективная оценка программ повышения квалификации преподавателей. Bioscience 61, 550–558. DOI: 10.1525 / bio.2011.61.7.9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эберт-Мэй, Д., Дертинг, Т. Л., Хенкель, Т. П., Махер, Дж. М., Момсен, Дж. Л., Арнольд, Б. и др. (2015). Разрыв цикла: будущие преподаватели после профессионального развития начинают преподавать со стратегиями, ориентированными на учащихся. CBE Life Sci. Educ. 14, 2. DOI: 10.1187 / cbe.14-12-0222

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фриман, С., Эдди, С. Л., Макдонаф, М., Смит, М. К., Окороафор, Н., Джордт, Х. и др. (2014). Активное обучение повышает успеваемость учащихся в области естественных наук, инженерии и математики. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 8410–8415. DOI: 10.1073 / pnas.13111

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаррет Р., Стейнберг М. П. (2015). Изучение эффективности учителей с использованием оценок в классе: данные рандомизации учителей ученикам. Educ.Eval. Политика Анал. 37, 224–242. DOI: 10.3102 / 0162373714537551

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаак Д., ХиллеРисЛамберс Дж., Питр Э. и Фриман С. (2011). Повышенная структура и активное обучение сокращают разрыв в успеваемости во вводной биологии. Science 332, 1213–1216. DOI: 10.1126 / science.1204820

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хендерсон К., Бич А. и Финкельштейн Н. (2011). Содействие изменениям в учебной практике студентов STEM: аналитический обзор литературы. J. Res. Sci. Учат. 48, 952–984. DOI: 10.1002 / tea.20439

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дженсен, Дж. Л., и Лоусон, А. (2011). Влияние совместного состава группы и инструктажа по исследованию на успехи в рассуждении и достижения в биологии бакалавриата. CBE Life Sci. Educ. 10, 64–73. DOI: 10.1187 / cbe.10-07-0089

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левин, Дж. Д., Винсон, Э. Л., Стецер, М. Р., и Смит, М. К. (2016). Общекорпоративное исследование реализации кликера: статус обсуждения в STEM-классах. CBE Life Sci. Educ. 15, 1. doi: 10.1187 / cbe.15-10-0224

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лунд, Т. Дж., Пиларц, М., Веласко, Дж. Б., Чакраверти, Д., Росплох, К., Ундерсандер, М., и др. (2015). Лучшее из обоих миров: использование протоколов наблюдения COPUS и RTOP для простого и надежного измерения различных уровней реформированной учебной практики. CBE Life Sci. Educ. 14, 2. DOI: 10.1187 / cbe.14-10-0168

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мандука, К. А., Айверсон, Э. Р., Люксенберг, М., Макдональд, Р. Х., МакКоннелл, Д. А., Могк, Д. В. и др. (2017). Улучшение высшего образования STEM: эффективность профессионального развития на основе дисциплин. Sci. Adv. 3, 2. doi: 10.1126 / sciadv.1600193

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майлз, М.Б., Хуберман А. М., Салдана Дж. (2013). Качественный анализ данных: справочник по методам . Таузенд-Оукс, Калифорния: SAGE.

Google Scholar

Совет советников президента по науке и технологиям. (2012). Участвуйте в Excel: подготовьте миллион дополнительных выпускников колледжей со степенью в области естественных наук, технологий, инженерии и математики . Совет советников президента по науке и технологиям.

Google Scholar

Князь, М.(2004). Работает ли активное обучение? Обзор исследования. J. Eng. Educ. 93, 223–231. DOI: 10.1002 / j.2168-9830.2004.tb00809.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рокофф, Дж. Э., Джейкоб, Б. А., Кейн, Т. Дж., И Стайгер, Д. О. (2008). Сможете ли вы распознать эффективного учителя, наняв его? Natl. Бур. Экон. Res. 6, 43–74. DOI: 10.1017 / CBO9781107415324.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рериг, Г. Х., и Круз, Р.А. (2005). Роль убеждений и знаний учителей в принятии реформы на основе. Школа наук. Математика. 105, 412–422. DOI: 10.1111 / j.1949-8594.2005.tb18061.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Савада Д., Пибурн М. Д., Джадсон Э., Терли Дж., Фальконер К., Бенфорд Р. и др. (2002). Измерение практики реформ в классах естествознания и математики: протокол наблюдения за реформированием обучения. Школа наук. Математика. 102, 245–253. DOI: 10.1111 / j.1949-8594.2002.tb17883.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сеймур Э. и Хьюитт Н. М. (1997). Говоря об уходе . Боулдер, Колорадо: Westview Press.

Google Scholar

Шейдл С. Э., Маркер А. и Эрл Б. (2017). Факторы и препятствия для факультетов: создание основы для реформы высшего образования STEM на академических факультетах. Внутр. J. STEM Educ. 4, 1. doi: 10.1186 / s40594-017-0062-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смит, М.К., Джонс, Ф. Х. М., Гилберт, С. Л., и Виман, К. Э. (2013). Протокол наблюдения в классе для студентов старших курсов (COPUS): новый инструмент для характеристики университетской практики в классе STEM. CBE Life Sci. Educ. 12, 618–627. DOI: 10.1187 / cbe.13-08-0154

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смит, М. К., Винсон, Э. Л., Смит, Дж. А., Левин, Дж. Д., и Стецер, М. Р. (2014). Исследование курсов STEM в масштабе кампуса: новые взгляды на практику преподавания и восприятие. CBE Life Sci. Educ. 13, 624–635. DOI: 10.1187 / cbe.14-06-0108

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоткинс, Б. Дж., И Мазур, Э. (2013). Удержание студентов по специальностям естествознания, технологий, инженерии и математики (STEM). J. Coll. Sci. Учат. 42, 36–41.

Google Scholar

Езерский Э. Дж., Херрингтон Д. Г. (2011). Совершенствование практики с целевым запросом: повышение квалификации учителя химии в средней школе, которое работает. Chem. Educ. Res. Практик. 12, 344–354. DOI: 10.1039 / C1RPB

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Подрядчик по уходу за детьми и развитию