To Flip or Not to Flip: The Challenges and Benefits of Using Flipped Classroom in Geography Lessons in Brunei Darussalam
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the use of flipped classroom in geography lessons in one of the pre-university colleges in Brunei Darussalam. The benefits and challenges of using the flipped classroom as a pedagogical tool in geography were also investigated. Data were collected through action research adopting the use of a flipped classroom approach. This meant that learning geography as subject content was done outside the classroom. The findings of this study revealed that it was not necessary to apply flipped classroom for every lessons. Yet, this study found that flipped classroom was most beneficial when students worked on the application of geographical concepts where they learned to analyse and evaluate given scenarios. A significant improvement in the students’ academic achievement was also observed where through the interactive classroom activities, students developed a deeper understanding of the subject concepts. On the other hand, there were challenges in conducting a flipped classroom, for instance, some students had problems in accessing the lessons outside the classroom. This was one of the crucial elements conveyed in order to successfully implement a flipped classroom and to create an active learning environment during the class time. Without learning the concepts before the class time, the students reported the feeling of being lost, and thus could not fully participate in the classroom activities. Furthermore, a significant amount of time was wasted during the class time in teaching the students the concepts since they were supposed to have learned them prior to the lesson itself. Finally, the flipped classroom was also found to be a challenge to implement in a classroom known to have a passive learning environment.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».