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Enregistrement W1748557167 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4694

IN COLLISIONS AND COOPERATION THEY LEARNT: FINDING A BALANCE BETWEEN ONLINE AND IN PERSON TEACHING TOOLS

2012· article· en· W1748557167 sur OpenAlexaffvenue
Peter Weiß, Jason Bazylak, Susan McCahan, Ken Tallman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceReading (process)Computer scienceDimension (graph theory)Mathematics educationMultimediaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As our courses implement more online learning tools, we are facing both the opportunities and the challenges that such tools present. On the one hand, students can watch and re-watch streamable and downloadable lectures, in their own time and at their own pace, to get more benefit out of course material than they might in a single, in-person exposure. Moreover, by providing not only captured scheduled lectures, but also additional custom created lectures, we are able to expand our teaching opportunities in order to go into greater detail on topics relevant to students with particular interests or needs. At the same time as we have been moving toward online teaching tools, we have been developing more creative personal teaching methods. In our first year course, we introduced seminars, unusual for engineering education at the undergraduate level. The seminars get students used to learning through independent reading and small group discussion, facilitated by an expert. In a second year design course, instead of attending tutorials of 30 students, teams meet for half an hour a week with a Project Manager who is also their Communication Instructor. These deeply personal meetings both monitor the progress of their design and allow for individualized instruction on design documents. The question we are exploring here is whether we can use Marshall McLuhan’s concept of extending into technology to understand how in-person, interactive teaching modes balance the effects of on-line and remote methods. The idea of the in-person, physical dimension of learning is reflected in the title of this paper, which quotes The History of the World by J.M. Roberts. He suggests that what generated "civilization" out of roughly organized communities, was a combination of a critical mass – a certain, unstated number of settled humans –and movement, the addition of different humans from different places. It was both physical presence and interaction that created the basis for the kinds of astounding developments that led to writing, art, complex government and justice systems. Once certain numbers were achieved, civilization was enabled "by throwing together peoples of different tradition. In collision and cooperation they learnt from one another and so increased the potential of their society." (62) We have been intuitively moving forward on these two fronts: implementing new technological teaching tools, and developing innovative ways to balance these impersonal methods by “throwing together” students from all over the world and instructors at every level, from Teaching Assistants to Professors. We are now seeking a clearer understanding of how these forces balance, enable and/or augment one another

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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