Active learning spaces in a nutshell- Design and practice considerations
Notice bibliographique
Résumé
Gone are the days of the rigid, auditorium-style classroom in Canadian universities. More and more institutions are beginning to invest in active learning spaces. These learning spaces often include moveable furniture, numerous writing spaces, which creates a more interactive learning environment for students. They may range in size and set-up, but one key feature that these spaces share is a rich opportunity for student collaboration. One such space is the Western Active Learning Space (WALS) at Western University. The WALS offers a unique experience for both instructors and students. The room is set-up with 7 D-shaped fixed tables and movable chairs; creating a “student-centred” learning environment. With the development of more active learning spaces occurring in higher education, it is worthwhile to examine practices that can help and/or hinder participation in this new educational environment. During this session, participants will learn about simple teaching strategies that can be implemented during the first day of class and throughout the semester to facilitate constructive and respectful discussions, develop a culture of collegiality, and allow students who are less inclined to participate an opportunity to contribute. The presentation will conclude with the discussion of an in-progress research project that will evaluate the capacity of active learning spaces to facilitate student development of transferable skills such as effective communication.
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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 | 0,042 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».