COVID-19: A MOTIVATOR FOR CHANGE IN ENGINEERING EDUCATION?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent research and initiatives, learner-centered instructional practices have not made their way into post-secondary Science, Technology,Engineering and Math (STEM) classrooms, even though there is clear evidence showing the benefits include increased grades, higher student engagement, and deeper learning. STEM educators rank the barriers associated with active learning higher than their colleagues in other disciplines, and identify the inability to cover all the content as a key factor in their decision to adhere to didactic practices. Insights and instructional strategies and methods garnered from teaching-related faculty development opportunities are often tried, but their use is not generally sustained unless a personal experiencedrives that change in practice. Unquestionably, COVID-19 has had an immediate, global impact on higher education. Educators have been forced to alter their teaching practices to accommodate the switch to remote learning. Most Teaching and Learning Centers offered myriad workshops to facilitate this change. This quantitative study set out to determine if COVID-19 precautions created the personal experience necessary to initiate a change in STEM teaching practices. Using educator-related threshold concepts as a framework, it analyzed institutional registration records to determine the type of faculty development opportunitieschosen by engineering educators, and the extent to which they participated in those related to learner-centered instructional practices for remote delivery.Analysis shows that engineering educators participated proportionally less than their colleagues in other disciplines, and there is an indication that the pandemic may facilitate an ongoing change in the teaching practices of engineering educators. Opportunities for enhancing faculty development practices for engineering educators are proposed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle