Creating Enabling Environment for Student Engagement: Faculty Practices of Critical Thinking
Notice bibliographique
Résumé
Critical thinking (CT) is considered an important attribute in practice disciplines and faculty members in nursing, medicine, and education are expected to facilitate the development of CT in their graduates so that these individuals can be critical, reflective, competent, and caring professionals and service providers (Distler, 2007; Shiau & Chen, 2008; Worell & Profetto-McGrath, 2007). When students are actively engaged in their learning, and classrooms have an enabling environment, critical thinking is promoted. Teachers must reflect upon their teaching pedagogy when students do not participate in stimulating discussions, or asks questions in class. Research suggests that lack of understanding of CT affects teachers’ CT practices in the classroom. Literature supports that teaching learning activities and opportunities that emphasize encouragement of students’ participation in classroom fosters communication, student engagement, creativity, self – directedness and critical thinking (Choy & Cheah, 2009). Thus it is vital to explore what CT practices can be performed by educators to influence students’ CT. The present study aimed to identify perceptions and practices of CT among educators from the disciplines of nursing, medicine, and education in higher education in Karachi, Pakistan. A descriptive exploratory design was used where 12 multidisciplinary educators participated in semi structured interviews and allowed classroom observations. Four major themes were identified, but this paper will explore multidisciplinary educators’ practices of CT in a classroom setting. The faculty needs to be aware of how their practices of critical thinking can create an enabling learning environment, and what factors in its physical, psychological and intellectual environment can affect critical thinking in students. Keywords: Enabling environment, Student engagement, Faculty practices, & Critical thinking
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».