From Syllabus to Final Grades: A Wrap-around Workshop to Support Student Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Student motivation tends to be a somewhat elusive topic in teaching – either K-12 or post-secondary. And yet almost every instructor desires students who are enthusiastically engaged in the course content and related activities and assignments. Unfortunately, students often become more pragmatic and grade-focused during post-secondary education rendering enthusiasm sometimes in short supply. Achievement motivation can be used to distinguish between these two groups of students: the former is considered intrinsically motivated and the latter extrinsically motivation. Achievement motivation can also go beyond simply describing students to provide concrete suggestions on how instructors can design classroom environments that shift students away from extrinsic and towards intrinsic. If you are interested in helping students (re)embrace their love for learning – regardless of the content, class size, or grading distribution – this workshop is for you. Based on a two SSHRC-funded programs of research, the presenter will describe contemporary theorizing on student motivation and related classroom design principles. Next the presenter will take attendees through a series of activities designed to (a) clarify their own beliefs about student motivation, (b) tailor course components to maximize intrinsic motivation, and (c) offer alternatives to using grades to motivate students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».