Exploring Problem‐based Learning in the Context of High School Science: Design and Implementation Issues
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the experiences of a small collaborative inquiry group consisting of a high school science teacher, Deidre, and two university researchers, the authors of this paper, as they explored an active, inquiry‐based approach to teaching and learning referred to as Problem‐Based Learning or PBL ( Barrows, 1994 ; Barrows & Tamblyn, 1980 ). Although PBL is not new and has an established tradition in medical education and other professional schools, the use and scholarship of PBL at the secondary level is only starting to emerge. This small‐scale collaboration allowed the co‐inquirers to delve into the complexities of PBL and to examine its feasibility as a curriculum and instructional approach in the context of high school science teaching and learning. The three collaborators adopted an action‐based inquiry method referred to as Collaborative Inquiry (CI), a “process consisting of repeated episodes of reflection and action through which a group of peers strives to answer a question of importance to them” ( Bray, Lee, Smith, & Yorks, 2000 , p. 6). Data collection methods and sources included student‐generated work, classroom observation, student interviews, and audio‐taped planning meetings. The outcomes of the study focus on the issues that arose during PBL design and implementation, such as selecting a PBL topic, determining the level of structure to be incorporated into the PBL experience, selecting appropriate assessment approaches, facilitating groups, and providing optimal student feed‐back. In addition, outcomes related to student perceptions of PBL indicated that the majority liked learning through PBL because it promoted active learning, made science relevant, provided variety in learning, and supported group work. The authors discuss implications for the adoption of PBL in K‐12 settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,109 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».