Complementary teaching approaches facilitating interdisciplinary soil science education
Notice bibliographique
Résumé
The complementary nature of different teaching approaches in facilitating student learning is rarely discussed in the literature. This study compared diverse teaching approaches in soil science education to explore how a combination of instructional approaches can support student learning. Student perspectives on lectures, problem-based learning, and experiential learning in three upper-level university soil science courses were assessed through student enrolment data and survey responses. Results emphasize the benefits of integrating theory and practice and support the integration of concepts from soil physics, chemistry, and biology within individual courses. All respondents who took two or more courses indicated that the distinct teaching approaches and the integration of soil physics, chemistry, and biology within individual courses were beneficial to their learning. Lectures and problem-based learning were seen as pedagogically reciprocal, with theory supporting the application of knowledge for 75% students, while others noted that having the management course first provided context for learning additional theory. A subset of students (n = 9) indicated the relevance of the interdisciplinary nature of the courses for their current employment. Our findings suggest that combining knowledge-based and competency-based approaches may support both student learning and workforce demands and that diverse teaching approaches can work together to support student learning. The research outcomes call for fellow instructors to diverge from the dichotomy of passive and active learning and to consider the complementary nature of distinct teaching strategies.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».