Eating Your Lectures and Having Them Too: Is Online Lecture Availability Especially Helpful in "Skills-Based" Courses?.
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
At the University of Toronto at Scarborough, we provide enhanced flexibility to our students using a blended learning approach (i.e., the webOption) whereby classes are videotaped as they are offered in a traditional manner, then posted online for subsequent student access. Students can attend lectures live, watch them online at their convenience, or both. Previous research examining the webOption in the context of Introductory Psychology revealed that (a) students were satisfied with the webOption in general, (b) students used and appreciated the pause and seek features afforded by the webOption interface, and (c) those who used the pause and seek features performed slightly better on exams (Bassili & Joordens, 2008). The current research examines similar issues in the context of two mathematics courses. These courses differ from the lecture-based Introductory Psychology class in their emphasis on the teaching of mathematical proofs; cognitive skills that, like any other skill, are enhanced with practice (Schneider & Shiffrin, 1977). Access to online lectures allows students to re-experience the professor as they teach these skills. Given this, the webOption might be especially potent in these learning contexts. Surprisingly, the results we report here do not confirm that prediction. Students do use and appreciate the features of the webOption as was the case in our previous work, but those students who augmented their class attendance with online viewing, and those who used the lecturecontrol features the most, were actually the students who performed most poorly. Said another way, those students who had the most trouble with the course did indeed use the webOption as a way of understanding the material better but, interestingly, doing so did not result in better performance. Several possible reasons for this surprising result 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 | 0,010 | 0,008 |
| 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 | 0,003 |
| 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