Implementing a Group- and Project/Problem-Based Learning in a College Algebra Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The idea of this paper originated from reading the interesting article written by Mohammad A. Alseweed in Studies in Literature and Language (2013). In the article, the author defined and analyzed traditional learning, blended/hybrid learning and virtual learning. The result favored blended/hybrid learning in test scores and students’ attitudes suggests that students are more receptive when instructors use different teaching approaches. In this paper we describe an innovative approach to project-based learning in a group setting environment. Traditional science instruction has tended to exclude students who need to learn from contexts that are real-world, graspable, and self-evidence meaningful (Kolodner et al., 2003). As emphasized by Blumenfeld, one way of encouraging student engagement and addressing the contextualization of students’ inquiry is through project-based instruction (Bumenfeld et al., 1991; Petrosino, 2004). The learning sciences community agrees that deep and effective learning is best promoted by situating learning in purposeful and engaging activity (Bransford et al., 1999; Collins et al., 1989; Kolodner et al., 2003). Our goal for developing this collaborative project/problem-based learning technique is to engage the students in deep learning by encouraging them to write and explain all the steps of their reasoning when yielding to the answers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle