Using Problem-Based Learning (PBL) to Teach Geographic Information Science
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
Geographic Information Science (GIScience) is a field of study that investigates the development and use of theories, methods, technology, and data for understanding geographic processes, relationships, and patterns (Mark, 2003). Students in the discipline learn the conceptual and technical implementation of Geographic Information Systems (GIS; the analysis, storage, visualization, and management of geographic data). However, GIScience undergraduates often struggle to relate GIS theory to technical practice. In particular, students have difficulty mastering GIS tools and software and they are not well-equipped to determine the series of processes/tools required to complete geoprocessing tasks without prompts. GIScience courses commonly provide students with detailed step-by-step instructions on how to execute various GIS tools in order to solve example problems but students are eventually expected to perform the same or similar problem-solving tasks without detailed instructions.
 This workshop focuses on how to teach the technical and problem-solving skills required in GIScience courses effectively by employing a problem-based learning (PBL) model. PBL is an active learning method that increases understanding and competency. The approach focuses on problem solving, self-directed learning, team participation and cooperation (Pawson et al., 2006). PBL encourages students to use critical thinking, engages their curiosity to solve real-world problems, and promotes inquiry and interest in the subject matter (Pawson et al., 2006). A PBL approach encourages students to collaboratively solve problems in GIScience by first identifying the general steps to solve the problem and then solve those problems by determining the tools needed to process the data to come to a solution (Melero, 2010). Incorporating PBL into GIScience courses enables students to solve a larger variety of problems, promotes stronger retention of skills and theory, and better prepares them for future professional opportunities and/or academic research.
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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 | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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