MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2739007755

Encouraging Student Engagement in Lecture-based Mathematics Courses

2017· article· en· W2739007755 sur OpenAlexaff
Caroline Junkins

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorMathematics educationSyllabusClass (philosophy)JargonConstruct (python library)VocabularyStudent engagementComputer sciencePedagogyPsychologyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This workshop will focus on promoting student engagement through small changes within the traditional lecture-based model of an undergraduate mathematics class. The workshop focuses specifically on the language we use to introduce courses, to teach in the classroom, and to provide support to students. The workshop seeks to identify unhelpful trends in the language which is commonly used in the mathematics classroom and to offer alternatives which have been shown through research to cultivate a more positive learning environment (e.g., Slattery & Carlson, 2005; Mesa & Chang, 2010; Rattan, Good & Dweck, 2012).\nThe workshop begins by comparing the effect of using mathematical jargon versus accessible vocabulary when introducing a mathematical subject to new students. Next, the facilitator will define and identify monogloss versus heterogloss voice and discuss the impact each can have on classroom discourse. Finally, the workshop looks at the way in which we provide feedback to students. Even with the best intentions, the language used when providing feedback can actually result in demotivating students and lowering their expectation of success. Participants will consider examples of statements to avoid and construct a model for providing more effective feedback.\nMany undergraduate students see math courses as a necessary evil they must “suffer through” and as such are disengaged from the material. This workshop aims to show that we can improve student motivation and achievement by using accessible language in the course syllabus, by employing linguistic techniques which promote student participation in the classroom, and by offering strategy-oriented feedback throughout the course. This workshop will apply these techniques to address four main areas of improvement in an undergraduate mathematics course (see Figure 1). Working from the first to the last day of class, small changes in language can be used to address the important questions found at each stage.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship@Western (Western University)Même sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207