Making Learning Mobile: Using Mobile Technologies to Bring GIS into the Geography Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Physical geography as a discipline is deeply rooted in field-based and technique-based courses where students are expected to learn through lectures and hands-on laboratories (Allen, 2007). Unfortunately, research has shown that just having students âdoâ geography using step-by-step instructions may not be contributing to deep learning or long-term retention of knowledge (Armstrong and Bennett, 2005; Scheyvens et al., 2008). One way in which this learning model can be improved is by adopting the constructivist model in which learning is student-centred and teachers act as expert guides and instructors (Day, 2012; Keengwe et al., 2009; Sheng et al., 2010). One area of physical geography that can be improved with this model of teaching is Geographic Information Systems (GIS). GISs are systems that allow us to visualize, analyze, and interpret spatial data and are a ubiquitous tool in geography (Sanders et al., 2001). Unfortunately, GIS software programs are often expensive, complex, and have steep-learning curves. As a result, students are often provided pre-selected datasets and stepwise instructions for completing assignments. They are rarely given the opportunity to collect their own data, develop their own projects, or link their practical field experiences with the theory learned in lecture. This workshop will introduce participants to using simple mobile GIS technologies, such as Google Earth and Collector for ArcGIS, as an active learning tool for teaching undergraduate Geography students. Specifically, participants will have the opportunity to experience data collection with mobile GIS technology firsthand while also engaging in discussions about technology integration with their peers. By the end of the workshop, participants will be able to integrate mobile GIS-based technologies as an active learning tool into both lectures and laboratories in undergraduate geography courses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».