A Learning Style Comparison between Synchronous Online and Face-to-Face Engineering Graphics Instruction
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
The implementation of a successful engineering program to a synchronous online curriculum is subject to many impacting factors. One such factor, that has not seen much investigation, concerns learning styles. Student learning styles may have a dramatic influence on the success of a synchronous online deliverable engineering graphics curriculum. The immediate objective of this research was to look at the effectiveness of teaching Engineering Graphics with a synchronous online delivery method and to compare it to a more traditional face-to-face delivery method. Using Kolb’s learning style inventory, student learning styles in both educational settings were investigated and analyzed to discover the student population’s prevailing learning style. Data relating to class success was collected with surveys, personal feedback, and by observing overall student performance based on grades and responses to the survey material presented. The study targeted 6 separate sections of an engineering graphics course taught by the same instructor, in the same physical setting, and with identical curricula over a two-year period. Data analysis allowed for an introspective look into correlations between academic success and the learning styles of the students. Findings suggest that (1) Converger students receive significantly higher final course grades when they are in a synchronous online environment; (2) Assimilator and Converger synchronous online students show significant improved differences in their final open-ended project scores over their face-to-face taught peers, the prevalent learning style within the course. Suggestions to accommodate learning styles are present.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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