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Enregistrement W3016778887 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.03020

Are Western Active Learning Spaces Worth the Investment?

2020· article· en· W3016778887 sur OpenAlexaff
Katelyn Marchiori, Sarah McLean

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive learning (machine learning)Mathematics educationClass (philosophy)Likert scaleQualitative propertyFocus groupComputer sciencePsychologyPedagogySociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although active learning is coming to the forefront of education, the physical infrastructure of classrooms has been relatively slow to change. Certain institutions, including Western University, have recently developed active learning spaces. These learning spaces often include movable furniture and 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. Previous studies have shown that students perceive active learning spaces as more engaging than traditional lecture spaces; however, the effect of learning spaces on transferable skill development, specifically effective communication, has not yet been investigated. Thus, the main objective of the current study was to evaluate the efficacy of Western’s Active Learning Spaces (WALS) in supporting student development of effective communication as a transferable skill. We recruited students from a fourth‐year undergraduate medical science course (N=33) to participate. The students started the Fall term of 2019 in a fixed‐row classroom and moved to a WALS at the midpoint of the term. The same instructor taught in both classroom environments and the course was designed as a flipped classroom where students are expected to complete online learning modules before coming to class. The current study utilized an explanatory sequential mixed‐methods approach to collect data. Quantitative data was collected first in the form of Likert surveys and classroom observation, followed by qualitative data collection in the form of focus groups. Students were observed using a previously validated instrument entitled, Classroom Observation Protocol for Undergraduate Science Technology Engineering Mathematics (STEM) (COPUS). Our observational COPUS data have shown that the instructor successfully created an active learning environment in both the fixed‐row classroom and the WALS and was using similar active learning activities in both environments. Students were asked to complete a Likert survey that measured communication apprehension at the start of the course and after exposure to each classroom setting. In addition, students were asked to complete a Likert survey to rate the impact each classroom had on overall classroom climate and learning. Finally, students were asked to complete a Likert survey indicating their classroom preference and the suitability of each classroom on a variety of items. Our results suggested that many students perceive themselves as having low communication apprehension and we found no significant difference in student responses between the start of the term and after exposure to the fixed‐row classroom. This is likely because students in the fourth year of their undergraduate degree have had exposure to active learning strategies and opportunities to develop their communication skills outside of the current course. Further data collection in the WALS is needed; however, based on other preliminary findings, we predict students will prefer the WALS and will perceive an increase in communication skills after WALS exposure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
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