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Enregistrement W3012437250 · doi:10.15027/48752

The Impact on English Education of Adopting the Quarter System at Hiroshima University

2020· article· en· W3012437250 sur OpenAlexaboutno aff
Mitsuhiro Morita

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)GeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本稿では,2018年度よりクォーター制が導入されたことによる広島大学教養教育英語科目への影響を報告する。まず,従来のセミスター制からクォーター制への移行により開講形態が3種類となったため,それぞれの開講形態について詳述する。その上で,2018年度前期に英語科目担当者から得たアンケートに基づき,クォーター制の良い点,悪い点,後期に向けての改善アイディア,その他の意見をまとめて報告する。アンケートから得られた意見は,開講形態と密接にかかわりがある。180分を週に1回開講する場合には,より濃い内容を一度のクラスで扱えることがクォーター制の良い点として挙げられる一方で,受講生の集中力が持続しにくいことなどが悪い点として挙げられている。また,90分を週2回で開講する場合には,授業間隔が短いので,授業内容を忘れる前に,次の授業を行えることが良い点であるが,8週と言う短い期間では受講生とのラポール形成がしにくいという点が悪い点として挙げられている。最も重要な点は,全体傾向として,セミスター制と比較して,クォーター制では,学習する量が減り,複数の教員が40~50%の低下と考えていることが分かった。この新しいシステムにおいては,導入がされたばかりで,教員が試行錯誤をしていることも明らかになった。これらの点を踏まえて,異なるクォーター制の導入やクラスサイズの縮小などを議論する。

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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