“It Does Not Do to Dwell on Teaching Notes and Forget to Live”: Instructor Perspectives on Integrating and Adapting Existing Experiential Exercises in Large Classes
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of articles describing new experiential exercises are presented from the perspective of the creator(s) of the activity. It is notable, however, that less research has focused on understanding the experiences of instructors who later adopt these exercises in their classrooms. We contribute to the literature on experiential learning in large classes by placing our focus squarely on the user—examining the perceptions, motivations, reflections, and experiences of instructors who integrate existing experiential exercises in large groups. Using a qualitative methodology, we interviewed 12 instructors of a large, multisection undergraduate course at a large Canadian university, in which a common experiential exercise is run across all sections. Two main themes emerged. The first captures the importance of making an exercise one’s own and reflects the variety of strategies that instructors use when preparing to adopt an existing exercise—including active strategies through which the instructors become codesigners of the activity itself. The second reflects different perceptions, ranging from enthusiasm to skepticism, with respect to the value of using experiential exercises. Both themes point to the importance of, as well as strategies designed to enhance, instructor perceptions of self-efficacy in relation to running existing experiential exercises in one’s courses.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».