FRAMEWORK FOR TEACHING PARALLEL FLIPPED CLASSROOMS
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
Advancements in information technology has given rise to a new flipped learning environment that is increasingly used at post-secondary institutions. This new pedagogical approach provides a personalized learning experience by accommodating different students’ learning styles. Students interact with the course material prior to attending scheduled face-to-face instruction, where learning is reinforced by working through examples and application problems. This paper provides a practical guiding framework for the collaboration and coordination of multiple instructors in a flipped delivery course style, based upon a literature review, qualitative research, and experience. We used a qualitative approach using a questionnaire to gather lessons learned and suggestions from instructors. The responses were analyzed to extract common themes which were mapped to create a conceptual framework for successful multi-instructor flipped course delivery. Recommendations are made as per three chronological sequences of before, during and after the course offering. The framework aims to support the planning, implementation and evaluation stages of organizing and managing a multi-instructor flipped course. This paper stresses the importance of the teaching team proactively completing the planning and design of course components before the start of the course. Quantitative student feedback received from the fall 2018 course offering in Schulich School of Engineering at the University of Calgary is used to support the flipped classroom delivery, multi-instructor delivery style.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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