Jigsaw learning versus traditional lectures: Impact on student grades and learning experience
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant research supporting active learning, many professors continue to use traditional lectures as their primary teaching method, particularly in introductory level courses. This article explores whether jigsaw cooperative learning had a positive impact on student grades and enhanced their learning experience, as compared to the traditional lecture method. The question was answered by collecting data from an insurance and risk management introductory course in the business school. To answer the question on learning experience, students completed a validated survey on each pedagogy, consisting of 15 statements that they rated on a Likert scale of 1 to 5, strongly disagreeing or agreeing with the statements. The course content was taught using lectures for four learning modules and the jigsaw learning method for four learning modules. After each module, a quiz was written by each student, and these grades were compared to establish the impact of each teaching method on student grades. Data was analyzed using descriptive statistics and two-way ANOVA testing to determine significant differences. Data was collected from two student groups. One group was a traditional university group of diverse students and the other group consisted of international students from India. I compared the results of the two student groups to identify any differences. This research adds to the studies on active learning in insurance education, specifically jigsaw cooperative learning. It also contributes to literature on effective teaching strategies for international student groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».