Relationships in the Flipped Classroom
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effectiveness of flipped classrooms in chemistry, and identifies relationships as a major factor impacting the success of flipped instruction methods. Examination of student interview data reveals factors that affect the development of peer-peer, peer-peer leader, and peer-expert relationships in first-year general chemistry and second-year organic chemistry flipped classrooms. Success was measured in terms of student perceptions of the effectiveness of the instruction, as well as student academic development. Furthermore, analysis of research participant interviews reveals that academic reading circles, open-response multiple-attempt group quizzes, and peer leaders are important elements of a text-centric flipped approach at a small-classroom, commuter-campus university. Student reflections and classroom observations provide further support for these conclusions. Cet étude examine l’efficacité des salles de classe inversées en chimie et identifie la création de liens en tant que facteur important qui affecte la réussite des méthodes d’instruction inversée. L’examen des données provenant d’entrevues avec les étudiants révèle les facteurs qui affectent le développement des rapports d’étudiant à étudiant, d’étudiant à leader et d’étudiant à expert dans un cours inversé de chimie générale de première année et dans un cours de chimie organique de deuxième année. La réussite a été mesurée en termes de perceptions des étudiants de l’efficacité de l’instruction, ainsi que du développement académique des étudiants. De plus, l’analyse des entrevues des participants à la recherche révèle que les cercles de lecture universitaires, les tests de groupes à essais multiples et à réponses ouvertes, ainsi que les leaders de groupes sont des éléments importants d’une approche inversée centrée sur un texte en petite salle de classe, dans une université de banlieusards. Les réflexions des étudiants et les observations en salle de classe soutiennent également ces conclusions.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».