Combining problem‐based learning and team‐based learning in a sustainable soil management course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Professional natural resource managers require a solid understanding of sustainable soil practices. Postsecondary institutions are increasingly integrating innovative approaches such as hybrid problem‐based learning (PBL) and team‐based learning (TBL) to train future professional land managers to tackle complex problems. This article describes the application of a hybrid PBL–TBL approach in a combined undergraduate and graduate level course, Sustainable Soil Management, offered at the University of British Columbia (UBC), Vancouver, Canada. The course utilizes 15 modified PBL cases, where “modified PBL” refers to a hybrid PBL–TBL approach. The course aims to provide experiential learning opportunities for students to connect with practicing professionals and community partners in addressing real‐world issues. Course instructors identified several challenges related to the modified PBL approach including multiple outcomes based on data interpretation, imbalanced team composition, and complex cases that demand advanced education and/or experience. However, course instructors and students were favorable of the enhanced teaching and learning opportunities offered by the hybrid PBL–TBL format. Student engagement was facilitated by the practical relevance of the cases, the opportunity to incorporate fieldwork, and interactions with external (guest) case contributors; and a balance between knowledge‐based and competency‐based learning outcomes was achieved. This hybrid PBL–TBL approach could serve as a framework for other postsecondary courses focused on sustainable management of natural resources.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».