Approaches To Learning And Learning Environments In Pbl And Lecture Environments
Notice bibliographique
Résumé
One desired outcome of our educational goals is that our student's approach to studying by searching for meaning rather than superficially memorizing and regurgitating knowledge. To some extent, students have their own preferred approaches to studying. However, research by Ramsden and Entwistle suggests that the learning environment we use in our classrooms also affects the student's approaches to studying. Two published inventories to measure these effects are the Lancaster Approaches to Studying Questionnaire, LASQ, and the Course Perceptions questionnaire, CPQ. Data from the short version of these questionnaires were analyzed for a group of students concurrently registered in two programs. Students were registered in a cross-section of disciplines in humanities, social science, science and engineering where the method of instruction was primarily the conventional lecture. Those same students were concurrently registered in the "Theme School" program, an interdisciplinary program of 33 credits where the method of instruction was small group, selfdirected problem-based learning. These sophomore students who selected the Theme School program scored high on the LASQ on both the strategic and "deep" learning scales and relatively low on the "surface" learning orientation. They scored high on the Perry inventory.
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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 | 0,001 | 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 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 ».