Notice bibliographique
Résumé
Teaching in higher education is to give knowledge to students to understand the principles and apply them in given situations. Method of teaching is to be amalgamated with learning environment where students attend work with interest. By considering this phenomenon, coursework was designed and conducted for Quantity Surveying module from 2014 as a study because of the poor performance shown by the students for both attendance and yearend written paper in 2012. Necessary data was collected from 2012 to 2016 to analyze the impact of this exercise and found that this exercise has supported for promoting teaching and learning. It has improved students’ attendance, built good relationship with the teacher and gained knowledge to achieve high performance at yearend paper. It was found by this study that encouragement made only for improving attendance is not sufficient to obtain high performance in teaching without proper system for learning. With developed coursework in 2016, students have obtained high marks for yearend paper reaching to grades A and B by 35% and 46% respectively. In addition, students have expressed comments by rating 88% and 77% saying this method was at satisfactory and good level respectively. High impact shown in 2015 and 2016 may be due to the experience gathered by the teacher implementing this learning process from 2014. Therefore application of this coursework for teaching and learning process benefited not only to the students but also to the teachers as both parties are able to achieve their objectives with high performances.Key wards: teaching, learning, coursework, attendance, performance
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».