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Enregistrement W3022478121 · doi:10.1093/acrefore/9780190264093.013.861

Problem-Based Learning

2020· reference-entry· en· W3022478121 sur OpenAlexaboutno aff
Sofie M. M. Loyens, Lisette Wijnia, Ivette Duker, Remy M. J. P. Rikers

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Education · 2020
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationProblem-based learningContext (archaeology)TUTORCurriculumPsychologyProcess (computing)AutonomyCognitionConstructivist teaching methodsPedagogyComputer scienceTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Problem-based learning (PBL) is a student-centered instructional method, with roots in constructivist theory of learning. Since its origin at McMaster University in Canada, PBL has been implemented in numerous programs across many domains and many educational levels worldwide. In PBL, small groups of 10–12 students learn in the context of meaningful problems that describe observable phenomena or events. The PBL process consists of three phases. The first is the initial discussion phase in which the problem at hand is discussed, based on prior knowledge. This initial phase leads to the formulation of learning issues (i.e., questions) that students will answer during the next phase, the self-study phase. Here, they independently select and study a variety of literature resources. During the third and final phase, the reporting phase, students share their findings with each other and critically evaluate the answers to the learning issues. A tutor guides the first and third phase of the process. PBL is based on principles from cognitive and educational psychology that have demonstrated their capacity to foster learning. More specifically, four principles are incorporated in the PBL process: (a) connection to prior knowledge, (b) collaborative learning among students, but also among teachers, (c) gradual development of autonomy, and (d) a focus on the application and transfer of knowledge. Research on the effects of PBL in terms of knowledge acquisition shows that students in traditional, direct instruction curricula tend to perform better on assessments of basic science knowledge. However, differences between PBL students and students in direct instruction classrooms on knowledge tests tend to diminish over time. There is, however, a lack of controlled experiments in this line of PBL research. Directions for future research should focus on combining the best of both direct and student-centered instruction, explore the possibilities of hybrid forms, and investigate how the alignment of scale and didactics of an instructional method could be optimized.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,036

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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