A course design workshop as a possible path from a content-centered to a learning-centered teaching
Notice bibliographique
Résumé
In order to meet the needs of a constantly changing Society, the Universities need to constantly improve their processes of teaching and learning. To do so, it is essential that professors are fully committed and well prepared to teach aiming at students learning, instead of content delivery. Faculty development programs might be helpful to support the institution and the professors in this way. Since designing these programs is a challenging task, we intend to contribute with faculty developers by reporting our experience here. We have adapted a course design workshop developed at McGill University to our context at PUCPR, in Curitiba, South of Brazil. During the workshop, the participants had to write a new syllabus of their course, elaborate a concept map, both of them with only the essential aspects for learning. They had to define the learning outcomes and only afterwards to choose active methods to help students achieve them. Throughout the whole process, participants gave feedback to each other. The activities of the workshop, along with the fruitful discussions among professors of different backgrounds helped professors to view the content as something that supports the development of learning outcomes. Therefore, we conclude that this workshop has opened the way to methodological innovations that develop learning of higher cognitive dimensions, since the professor has established more challenging expectations for the students when writing the new teaching plan.
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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 | 0,028 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».