Employment of Active Learning at HEIs in Bangladesh to Improve Education Quality
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».