On Becoming an Experiential Educator
Notice bibliographique
Résumé
Background Becoming an experiential educator involves more than just being a facilitator or matching learning style with teaching style. Experiential education is a complex relational process that involves balancing attention to the learner and to the subject matter while also balancing reflection on the deep meaning of ideas with the skill of applying them. Aim To describe a dynamic matching model of education based on Experiential Learning Theory and to create a self-assessment instrument for helping educators understand their approach to education. Method A dynamic matching model for “teaching around the learning cycle” describes four roles that educators can adopt to do so—facilitator, subject expert, standard-setter/evaluator, and coach. A self-assessment instrument called the Educator Role Profile was created to help educators understand their use of these roles. Results Research using the Educator Role Profile indicates that to some extent educators do tend to teach the way they learn, finding that those with concrete learning styles are more learner-centered, preferring the facilitator role; while those with abstract learning styles are more subject-centered preferring the expert and evaluator roles. Conclusion A model for the practice of dynamic matching of educator roles, learner style, and subject matter can aid in the planning and implementation of educational experiences. With practice, both learners and educators can develop the flexibility to use all educator roles and learning styles to create a more powerful and effective process of teaching and learning—in Mary Parker Follett’s words to, “. . . free the energies of the human spirit . . . the highest potentiality of all human association.”
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».