Academic Performance in Blended-Learning and Face-to-Face University Teaching
Notice bibliographique
Résumé
<p>The benefits promoted by the use of the blended-learning model in higher education have been well studied from a general point of view, but no conclusive results have been achieved so far. However, within the field of engineering, these researches are quite scarce and become even rarer in the case of researches trying to demonstrate whether the benefits of blended learning could be compared to those achieved by classroom education. Learning platforms allow us to incorporate rich learning resources, interactive tools that foster collaborative learning, student to student, student to professor and student-professor-student interactions. Learning platforms also give us the opportunity of incorporating tasks that allow students to check the progress of their own learning processes. This paper presents the results of a research carried out at theSchoolofTechnical Architectureof theUniversityofSevillewith students enrolled in the Materials Science course. The aim of this investigation was to compare students’ results when trained by means of traditional teaching and blended learning. In order to achieve our goal we followed a quasi-experimental, descriptive and correlational design applied to two non-equivalent groups. The results indicated that in the blended-learning model, the students had more academic success as compared to traditional teaching.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».