A Formative Analysis of Instructional Strategies for Using Learning Objects
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
To date, limited research has been done examining and eval uatingtheinstructionalwrapforusinglearningobjectseffec tively. The current study examined instructional strategies used by 15 teachers to integrate learning objects into 30 sec ondary school classrooms (510 students). Four key areas were examined: preparation time, purpose for using a learn ingobject,integrationstrategies,andtimespentusingalearn ing object.A small, but significant, correlation was observed between preparation time and student attitudes toward learn ing objects.When the purpose of using a learning object was to introduce a concept before a formal lesson, motivate stu dents, or teach a new concept, student attitudes and perfor manceweresignificantlyhigher.Ontheotherhand,choosing to use a learning object after a formal lesson or to review a concept resulted in significantly lower student attitudes and performance. Regarding integration strategies, providing a guiding set of questions was associated with more positive student attitudes and increased performance, whereas allow ing students to explore on their own (without direction) and class discussion after use led to significantly lower student attitudes and performance. Finally, time spent using learning objects was inversely correlated with student attitudes and performance.Itisreasonabletoconcludethatdecisionsabout instructional wrap had a significant impact on the effective ness of learning objects in a secondary school environment. Learning objects are operationally defined in this study as interactive web-basedtoolsthatsupportthelearningofspecificconceptsbyenhancing, amplifying, and/or guiding the cognitive processes of learners (Bennett & Jl. of Interactive Learning Research (2009) 20 (3) , 295-315
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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