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Enregistrement W2958337203 · doi:10.71910/supsi.2516

Come una didattica per studio di caso e per progetto può influire sul benessere di allievi e docenti

2019· dissertation· it· W2958337203 sur OpenAlexaboutno aff
Francesco Müller

Notice bibliographique

RevueSUPSI ARIS · 2019
Typedissertation
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesStudioArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nel presente studio viene indagata l’efficacia nell’insegnamento di due didattiche, una per studio di caso e una per progetto, improntata sull’analisi del benessere degli allievi e del docente di una classe di seconda media. I dati riguardanti gli allievi sono stati raccolti grazie a degli items ripresi dal questionario MDI (Understanding our lives – The Middle Years Development Instrument) realizzato da Schonert-Reichl et al. 2010 a Vancouver. I dati degli allievi sono stati esposti dopo essere trattati con Excel-Office. I risultati mostrano un aumento nel benessere legato al senso di appartenenza e al clima di classe, mentre vi è una diminuzione dell’ottimismo, dell’empatia e del comportamento pro-sociale. Per quanto riguarda il docente vi è un aumento del proprio benessere, legato principalmente alla motivazione e alla soddisfazione nell’insegnare. Le interpretazioni dei dati sono generalizzabili unicamente per il campione classe preso in considerazione nello studio. Relatori: Luca Sciaroni, Alberto Crescentini. Materia: Scienze naturali.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,319 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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