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Enregistrement W1908111744 · doi:10.21432/t2pg7p

Learning Designs using Flipped Classroom Instruction | Conception d’apprentissage à l’aide de l’instruction en classe inversée

2015· article· en· W1908111744 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlipped classroomMathematics educationPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flipped classroom is an instructional model that leverages technology-enhanced instruction outside of class time in order to maximize student engagement and learning during class time. As part of an action research study, the authors synthesize reflections about three learning designs and how the flipped classroom model can support teaching, learning and assessment through: (1) guided collaborative discussion, (2) tabletop white boarding and (3) the development of augmented reality auras. Principles for teaching effectiveness are used as a lens to guide the reflection on the benefits and challenges with each of the learning designs. Findings suggest that flipped classroom models that emphasize collaborative learning, group work and accessibility can enable and support inquiry-based learning. Recommendations are provided for educators interested in designing learning using a flipped classroom instructional model, as well as suggestions for future action research agendas. La classe inversée est un modèle pédagogique qui met à profit l’apprentissage hors des heures en classe et qui est rehaussé par la technologie pour maximiser l’engagement et l’apprentissage des apprenants en classe. Dans le cadre de cette étude de recherche-action, les auteurs résument les réflexions sur la façon dont le modèle de la classe inversée peut appuyer l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation par la mise en œuvre de trois conceptions d’apprentissage par investigation : 1) discussion collaborative guidée, 2) tableau blanc de table et 3) développement d’auras en réalité augmentée. Les principes d’enseignement de l’efficacité sont utilisés comme optique guidant la réflexion sur les avantages et les défis de chacune des conceptions d’apprentissage. Les conclusions suggèrent que les modèles de classes inversées qui mettent l’accent sur l’apprentissage collaboratif, le travail en groupe et l’accessibilité peuvent permettre et appuyer l’apprentissage par investigation. Des recommandations sont fournies pour les éducateurs qui s’intéressent à la conception pédagogique à l’aide d’un modèle de classe inversée, ainsi que des suggestions pour la recherche-action future.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,268 · 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