Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the positive outcomes of changing to a flipped classroom instructional approach and how creating a greater sense of influence and control for students in group projects can positively impact multiple measures of student performance and self-reported attitudes. Two sections completed the same readings and videos covering 13 course content modules. Rather than a traditional lecture-based course, most of the class time was used on experiential learning activities. Students worked with real-world clients to create advertising campaigns. One section completed research and pitched their ideas for a social media campaign to a franchise with over 50 restaurants. This section was seen as “low ownership” because students did not know if their ideas would be implemented. The second section created an integrated marketing campaign for an event on campus that drew over 400 attendees. This section is labelled as “high ownership” because the students felt more involved with their project as they imagined, created, and executed the advertising and organization for an event. Overall, most students in both sections preferred the flipped approach to traditional lecture. While the percent of videos watched and grades did not differ between the two sections, students in the high ownership section reported more interest in their project, were more likely to recommend keeping the flipped approach, were more likely to recommend the course to others, found the flipped classroom more interesting than lecture-only classes, and said they learned more using a flipped approach vs. a lecture-only class. These results demonstrate how flipped classrooms and experiential learning exercises with real-world results can improve marketing education.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».