Group Writing, Reflection, and Discovery: A Model for Enhancing Learning on Wilderness Educational Expeditions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding strategies for enhancing learning is central to developing effective teaching practices. Students’ perceptions of these practices are critical for deepening this understanding. Purpose: The aim of this study was to investigate students’ perceptions of a group journal activity (GJA) on learning enhancement and to present a model that illustrates the reflective-learning process of the GJA. Methodology/Approach: Three questionnaires (pre, post, and 2 months after) were distributed to 22 expedition participants in 2013 and 2015. Responses were analyzed to identify the learning benefits of the GJA, and grounded theory was used to develop the process model. Findings/Conclusions: A positive relationship exists between students’ participating in the GJA and self-reported perception of learning. Students report the GJA as having similar benefits as traditional personal journal-writing with the added benefits of promoting learning from others’ perspectives, enhancing understanding of others, promoting reflective communication skills, and providing a tangible record of experience which enables continued reflection and learning. A process model illustrates the recursive cycle of writing, sharing, and discovery that the GJA enables. Implications: This research presents the GJA as an uncommon form of journaling in outdoor education and demonstrates the GJA’s potential for enhancing learning. The model outlines the effective use of the GJA.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».