Using Computer Technology to Foster Learning for Understanding
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.
Notice bibliographique
Résumé
The literature shows that students typically use either a surface approach to learning, in which the emphasis is on memorization of facts, or a deep approach to learning, in which learning for understanding is the primary focus. This paper describes how computer technology, specifically the use of a multimedia CD-ROM, was integrated into a microbiology curriculum as part of the transition from focusing on facts to fostering learning for understanding. Evaluation of the changes in approaches to learning over the course of the term showed a statistically significant shift in a deep approach to learning, as measured by the Study Process Questionnaire. Additional data collected showed that the use of computer technology supported this shift by providing students with the opportunity to apply what they had learned in class to order tests and interpret the test results in relation to specific patient-focused case studies. The extent of the impact, however, varied among different groups of students in the class. For example, students who were recent high school graduates did not show a statistically significant increase in deep learning scores over the course of the term and did not perform as well in the course. The results also showed that a surface approach to learning was an important aspect of learning for understanding, although only those students who were able to combine a surface with a deep approach to learning were successfully able to learn for understanding. Implications of this finding for the future use of computer technology and learning for understanding are considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle