Employment of Active Learning at HEIs in Bangladesh to Improve Education Quality
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
<p class="apa">In recent years, education quality and quality assessment have received a great deal of attention at Higher Education Institutions (HEIs) in Bangladesh. Most of the HEIs in Bangladesh face severe resource constraints and find it difficult to improve education quality by improving inputs, such as better infrastructure and modernized classroom facilities. Thus, in response to the present government’s demand to improve the quality of education at HEIs in Bangladesh, it is imperative to formulate plans that are more cost-effective. According to some previous studies, the quality of education depends largely on the teaching-learning process. These studies affirm that, with limited resources at hand, the employment of active learning in the classroom is one of the most effective ways to improve education quality. To conduct this qualitative research, we utilized multiple sources of data, including semi-structured and in-depth interviews, descriptive observations and self-administered questionnaires. This paper aims to explore three related issues: What are the various active learning strategies that can be employed by the instructors at HEIs in Bangladesh? What are the potential factors that can hinder the implementation process? Finally, what recommendations can be provided on how to successfully implement active learning strategies in the classroom? The findings suggest that a lack of teacher training and student prior experience in an active learning environment, large class sizes, excessive curriculum loads and students’ academic backgrounds are some common factors that can hinder the implementation of active learning in Bangladesh. The findings of this study can be instrumental for HEIs in Bangladesh as they aspire to improve their education quality.</p>
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle