Continuous-Grouped-Self-Learning: In the Perspective of Lecturers, Tutors and Laboratory Instructors
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the perception of lecturers, tutors and lab instructors towards the implemented Continuous-Group-Self-Learning (CGSL) in the Department of Computer and Communication System Engineering (CCSE), Universiti Putra Malaysia. This innovative system introduces mock teaching and student-lecturer role as a technique of delivery. The system ensures a continuous group work and the students are learning with class-oriented problem-based learning (CO-PBL) instead of seasonal project oriented problem-based learning (PO-PBL). The radical change in the assessment by adopting mock teaching oriented assessment (MTOA) has given a new definition to assess the student thoroughly. 49 respondents have taken part in this study, in which 30 of them are lecturers, 8 are tutors and 11 are laboratory instructors who currently active serving in the department. In general, 56% of the respondent do not agree this learning system shifted the teaching job to the students and 56.55% of them disagree this approach is a burdensome to the students who are undergoing this learning style. This system in fact a catalyst that urges the lecturers, tutors and lab instructors to enhance themselves in order to cope up with the ‘knowledge demand’ from the student when 82.1% of the respondents agree to be more knowledgeable as compared to conventional teaching method.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».