Integrating Student-Centered Learning in Finance Courses: The Case of a Malaysian Research University
Notice bibliographique
Résumé
The student-centered learning (SCL) approach is an approach to education that focuses on learners and their needs, rather than relying upon the input of the teacher's. The present paper examines how the SCL approach is integrated as a learner-centered paradigm into finance courses offered at a business school in a research university in Malaysia. Specifically, this paper identifies how a learner-centered environment is integrated into teaching methods, learning activities and evaluation tools. Since the adoption of the SCL approach is partly to cater for the needs of the research university, the analysis of the courses is supported with responses from the respective lecturers. This study finds that the lecturers of the five courses examined have used active/interactive learning and group project approaches as standard teaching methods under the SCL approach which includes projects, class discussion and presentation. Alongside these standard methods, some of the courses use additional methods under the SCL approach, including real life experiential learning and case studies. For example, students of the Investment and Portfolio Analysis course are exposed to the real world investment decision making by investing funds in selected stocks listed on Bursa Malaysia. In terms of course evaluations, the courses place greater weight on continuous assessment based on group projects and presentations, while reduce the emphasis on examinations. Overall, implementing the SCL approach requires a careful design of the learning process, which includes the classroom setting; flexibility of the curriculum; teaching methods; evaluation policies; and course content. In general, the study demonstrates that SCL has great potential to function as an effective learning tool in an environment where the labor market demands generically skilled job candidates and in which universities are demanding further resources to be devoted to efforts relating to research and publications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».