From “Dust to the Dawn of a New Age”: Creating a 21st Century Active Learning Classroom
Notice bibliographique
Résumé
The idea of active learning classrooms (ALCs) in post-secondary institutions across North America is not a new one and it continues to gain prominence (Davis, 2018; Ellern & Buchanan, 2018; Park & Choi, 2014). Research shows that these dynamic classrooms increased student comprehension of key concepts, problem-solving ability, improved attitude toward learning, and overall learning gains (Cotner, Loper, Walker, & Brooks, 2013; Park & Choi, 2014). Not surprisingly then, there has been a growing number of academic libraries which see the potential benefits and have incorporated ALCs, or elements of such, into their spaces (Ellern & Buchanan, 2018; Karasic, 2016; Soderdahl, 2011).This chapter presents a case study on the 2017 redesign of a Canadian academic library, the Albert D. Cohen Management Library at the University of Manitoba in Winnipeg, Canada. Once considered a “study hall,” the renovated business library has been transformed into a modern student learning space. The library is outfitted with a modular ALC equipped to accommodate the varied learning needs of the twenty-first-century students at the Asper School of Business. The author provides a detailed first-hand account of the ALC planning process, key partnerships, challenges, and post-launch reaction.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».