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Enregistrement W2885605945 · doi:10.1177/1469787418793725

Sage or guide? Student perceptions of the role of the instructor in a flipped classroom

2018· article· en· W2885605945 sur OpenAlexaff
Sarah McLean, Stefanie M. Attardi

Notice bibliographique

RevueActive Learning in Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlipped classroomClass (philosophy)Mathematics educationPsychologyModerationPerceptionBlended learningReading (process)Student engagementTeaching methodPedagogyEducational technologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher education has begun to shift from a teacher-centred instructional approach to a student-centred learning approach; many instructors have embraced this change by developing flipped classrooms. In the flipped classroom, students complete pre-work prior to attending class; this pre-work is often in the form of a video recording, lecture recording or reading. Class time is then repurposed to focus on knowledge application and synthesis rather than delivery. As such, it is suggested that instructors become less sage- and more guide-like in their teaching approach. The impact of the flipped classroom has been mostly positive in research; however, it is unclear whether students actually note and/or value the change in the role of the instructor in the flipped classroom. This study sought to evaluate the perception of the ideal instructor according to students following their experience in a flipped classroom course. Data were collected on students’ perceptions of the instructor prior to, during, and following a flipped classroom experience. Overall, students valued the instructor’s role as a moderator rather than information-deliverer; however, the most important aspect of the flipped classroom, according to the students in this study, was the ability of the flipped classroom to foster greater interaction and learning between students.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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