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Enregistrement W2018453927 · doi:10.1177/1521025115579250

Comparing Linear and Nonlinear Delivery of Introductory Psychology Lectures

2015· article· en· W2018453927 sur OpenAlex
Kenneth M. Cramer, Mandy Sands

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of College Student Retention Research Theory & Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionPresentation (obstetrics)Mathematics educationSection (typography)Nonlinear systemPsychologyClass (philosophy)ConsciousnessPerceptionField (mathematics)Calculus (dental)Computer scienceMathematicsArtificial intelligenceNeuroscienceMedicinePhysicsPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As in most disciplines, the typical introductory class presents topics to students in a linear fashion, beginning (to use psychology as an example) with the history of the field, research methods, brain and neurons, sensation and perception, and so on. This study examined the impact of topic sequence on student achievement. The same professor taught two different sections of an introductory psychology university course during one semester. One section of the course received lectures in the standard linear order, while the other section received lectures in a nonlinear order, beginning with memory and consciousness, followed by history and research methods. Nonlinear-delivery students scored significantly higher on their midterm for four of the seven assigned chapters and performed better overall for the final examination than did linear-delivery students. Nonlinear-student attrition was also significantly lower (7.1% vs. 16.9%). These findings suggest that presentation of material in a nonlinear order better lends itself to student understanding.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,354 · 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