Toward a Start-to-Finish Cross-Disciplinary Instructional Model for National and International Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Using their cross-disciplinary review of Ideas that Work in College Teaching, the authors explore the pedagogical commonalities of fifteen higher education instructors from SUNY Potsdam (State University of New York at Potsdam) in an attempt to reveal the secrets of teaching success across thirteen academic disciplines—math, computer science, geology, modern languages, political science, philosophy, history, biology, psychology, sociology, physics, and art. While the specific instructional disciplines varied considerably in the content that was both studied and presented, the authors found that the principles of effective teaching were quite similar across each of these disciplines. The insights shared by these fifteen accomplished instructors provide pedagogical wisdom that all teachers can learn from regardless of context or developmental age and stage of student capability and competence. Common goals and principles associated with effective teaching in higher education are highlighted using specific examples from individual authors where appropriate. A new model of instruction is then introduced: Attention, Interact, Apply, Invite – Fact, Think, Feel, Do (AIAI-FTFD), as a potential start-to-finish approach to effective teaching in higher education. Implications for use of the model in both national and international higher education contexts are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».