Promoting Active Learning when Teaching Introductory Statistics and Probability Using a Portfolio Curriculum Approach
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
The use of a portfolio curriculum approach, when teaching a university introductory statistics and probability course to engineering students, is developed and evaluated. The portfolio curriculum approach, so called, as the students need to keep extensive records both as hard copies and digitally of reading materials, interactions with faculty, interactions with other students and work they have completed on their own, is designed to encourage active learning, mainly in the areas of cooperation and collaboration. In order to investigate the effectiveness of the portfolio curriculum, a controlled experiment applying a pre-test-post-test control group design is conducted. Two tests are conducted, one before the commencement of the course (pre-test) and one after the completion of the course (post-test). The effectiveness is evaluated by comparing within-subject post-test and pre-test scores and by comparing the scores between subjects in the experimental group, i.e., those who learned using the portfolio curriculum approach and subjects in the control group, i.e., those who learned using a traditional method of teaching. In addition to analysis of the controlled experiment, a Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) was completed on the first and last day of the semester by the participants so as to give a measure of student confidence, understanding, liking, and difficulty of the portfolio curriculum approach as opposed to using a traditional method of teaching and learning. The findings of these investigations are reported and discussed, as are the merits and problems encountered regarding the methodology and student attitudes regarding the portfolio curriculum approach.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle