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Enregistrement W2507171349 · doi:10.22329/celt.v9i0.4439

Standing to Preach, Moving to Teach: What TAs Learned from Teaching in Flexible and Less-Flexible Spaces

2016· article· en· W2507171349 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)ConversationMathematics educationPsychologyMovement (music)Space (punctuation)Quality (philosophy)Teaching methodSignificant differencePedagogyComputer scienceCommunicationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the effect of the architectural layout of two classrooms (one flexible and one less-flexible) on Teaching Assistants’ (TAs) movement and interactions with students. Four TAs from a first-year undergraduate introductory course were chosen for the two studies. In study 1, the TAs taught the same lesson twice to two groups of students on the same day but in different classrooms, thereby controlling for content differences. Study 2 investigated the impacts that flexible and non-flexible spaces have on the same cohort of students, as the TAs continued to teach the same students but the students switched classrooms for the second half of the course, thereby controlling for differences in student participants. From the video analyses, there was a clear difference in how the TAs moved in the classroom and the interactions they had with students. Both TAs and students reported in surveys that there was a difference in their movement in the respective rooms that had an impact on their teaching and learning quality. This finding starts the conversation on how space can affect TAs, in order for TAs to consider how their movement is affected by classroom configurations, and how this change in movement can affect teaching strategies and impact their students’ learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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