Are Active Learning Classrooms Authentic Learning Environments? An Examination of Students’ and an Instructor’s Lived Experiences in an Active Learning Classroom
Notice bibliographique
Résumé
New reimagined higher education classrooms called Active Learning Classrooms (ALCs) have been increasingly implemented across the world in the past decade (SCALE-UP Site, 2011), providing a more engaging and lively learning environment for students as compared to traditional lecture halls (Baepler, Brooks, & Walker, 2014; Chiu & Cheng, 2017; Morrone, Ouimet, Siering, & Arthur, 2014), but are these experiences meaningful? In studies by Chen, Leger, and Riel (2015a) and Ravenscroft and Chen (2017), instructors and students have hinted that these rooms allow students to make connections between their learning and planned careers, in other words Authentic Learning could be occurring. This could mean that ALCs may not be only engaging learning environments but also authentic learning environments. Building on the existing literature of ALCs and theories on Authentic Learning presented in Chapter 1 and 2, this dissertation uses a qualitative approach to capture, retell, and analyze the learning experiences of an instructor and 10 students in a 3rd year elective ethics course. Three research questions are addressed: (1) From the instructor’s perspective, what reasons lead to a decision to teach in an ALCs and how was a course planned and enacted in this classroom environment? (2) From the students’ perspectives, what are their learning experiences in a course taught in an ALCs? (3) Do the learning experiences in an ALCs represent Authentic Learning? If so, what influence does the learning environment have on Authentic Learning? Data was collected through semi-structured interviews, observations, and student artifacts, and analyzed using analysis of narrative and a combination of deductive analyses (see Chapter 3). Chapter 4 presents the instructor and students’ lived experiences in a series of cases, followed by a comparison of the data to factors of the Theory of Authentic Learning (Hill, in-press) in Chapter 5, which revealed the learning experiences of students in the course were indeed authentic. Chapter 6 concludes the dissertation with implications of the findings and recommendations for educators on how they too can foster an authentic learning environment in the ALCs.
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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 | 0,004 | 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 | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».