Impact of evidence-based flipped or active-engagement non-flipped courses on student performance in introductory physics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We describe the impact of physics education research-based pedagogical techniques in flipped and active-engagement non-flipped courses on student performance on validated conceptual surveys. We compare student performance in courses that make significant use of evidence-based active engagement (EBAE) strategies with courses that primarily use lecture-based (LB) instruction. All courses had large enrollment and often had 100–200 students. The analysis of data for validated conceptual surveys presented here includes data from large numbers of students from two-semester sequences of introductory algebra-based and calculus-based introductory physics courses. The conceptual surveys used to assess student learning in the first and second semester courses were the Force Concept Inventory and the Conceptual Survey of Electricity and Magnetism, respectively. In the research discussed here, the performance of students in EBAE courses at a particular level is compared with LB courses in two situations: (i) the same instructor taught two courses, one of which was a flipped course involving EBAE methods and the other an LB course, while the homework, recitations, and final exams were kept the same; (ii) student performance in all of the EBAE courses taught by different instructors was averaged and compared with LB courses of the same type also averaged over different instructors. In all cases, we find that students in courses that make significant use of active-engagement strategies, on average, outperformed students in courses using primarily LB instruction of the same type on conceptual surveys even though there was no statistically significant difference on the pretest before instruction. We also discuss correlation between the performance on the validated conceptual surveys and the final exam, which typically placed a heavy weight on quantitative problem solving.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle