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Enregistrement W2588820433 · doi:10.18260/1-2--6588

Gender Differences In The Learning Preferences Of Engineering Students

2020· article· en· W2588820433 sur OpenAlexaffabout
P. Rosati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionLearning stylesPreferenceMathematics educationPreference learningStyle (visual arts)Visual learningArtificial intelligencePsychologyComputer scienceCognitive psychologyMathematicsStatisticsCognitive scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract Gender Differences in the Learning Preferences of Engineering Students P.A. Rosati The University of Western Ontario Abstract The results are compared of the responses of female and male engineering students to an Index of Learning Styles. This self-report forced-choice instrument classifies the learning preferences of the respondents on four scales; Active/Reflective, Sensing/Intuition, Visual/Verbal and Sequential/Global. Both male and female students showed a clear preference for Active, Sensing, Visual, Sequential learning. However, the female students’ learning preferences were significantly more Reflective, Verbal and Sequential than the males’. The teaching and presentation of most engineering courses would be more effective for the majority of students if they contained elements which appealed to all learning styles, which, these results suggest would require them to incorporate and emphasise more Active, Sensing, Visual and Global components. 1. Introduction Student learning styles are frequently modelled along dichotomous dimensions such as active/reflective, right-brained/left-brained or sensing/intuition. These dimensions, well described in the literature’, represent continuous scales and an individual student might report his preference for one pole as strong or weak. Teaching approaches that address a variety of learning styles are more likely to be effective than those that emphasise fewer or perhaps only one style. The Index of Learning Styles (ILS) is an instrument created and currently being developed2*3v4 by Soloman and Felder to assess positions on four of these learning style dimensions. The ILS is the first draft of a research instrument, as yet unvalidated, which consists of twenty- eight forced-choice questions and which classifies the student’s responses on the four scales: active/reflective, sensing/intuition, visual/verbal and sequential/global. The active/reflective scale derives from Kolb’s learning sty@ model and is closely related to Jung’s extravert/introvert dimension as described by the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI)6. The sensing/intuition ILS scale also parallels the similar MBTI dimension and attempts to classify for the educational preference what the MBTI does for the personality preference. The results described in this paper are the ILS responses from two groups of engineering students from The University of Western Ontario (UWO). The first-year group of students (408 males and 87 females) completed the ILS at the beginning of their program in October (1992 and 1993) and the senior students (284 males and 48 females, most of them in their fourth year) completed the ILS in March (1994, 1995 and 1996) towards the end of their

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,248 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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