Notice bibliographique
Résumé
Like other disciplines, physical geography has seen substantial recent interest in research on ways to improve undergraduate teaching and learning. Most of this research has taken place in a constructivist framework in which students construct knowledge in ways that are meaningful to them. Constructivist theory forms the basis for a wide range of active learning approaches, such as inquiry-based learning and problem-based learning. These approaches are inductive in that students build theory and generalizations from case studies rather than more traditional approaches in which the students learn the theory and then study some examples. Students are typically more engaged in their active learning than they are in traditional approaches, but the impacts of the newer approaches on student learning are unclear. Experiential and service learning, together with fieldwork, offer considerable organizational challenges, but the learning rewards are clear and unchallenged. Attempts to replace fieldwork with virtual field trips have met with resistance, but there has been little research on the ways that virtual fieldwork could be improved. Introductory physical geography textbooks have failed to keep up with changes in teaching the subject, although there have been some recent innovations that offer promise. Animations in particular seem to engage students, although there is no evidence that they enhance the learning of physical geography. The nature of the relationship between research and teaching continues to fascinate, yet eludes clarification. The scholarship of teaching and learning physical geography offers challenges and opportunities for new and experienced faculty who have not previously published in this field.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».