Structured Controversy: Inquiry-Based Learning in Place of Traditional Group Presentations
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge is constructed through active and deep learning (Brew, 2003; Fougner, 2012). Inquiry-based learning (IBL) can facilitate active and deep learning, as it is “a self-directed, question-driven search for understanding” that affords students the opportunity to explore a subject and develop central questions through their exploration (Hudspith & Jenkins, 2007, p.9). The purpose of inquiry is to “develop the skills needed to bring research to bear on the understanding of a central question” (p. 10). To this end, Hudspith and Jenkins (2007) have used this teaching method to incorporate group work into the classroom in the Faculties of Social Science and Humanities and the Faculty of Science at Western University in both core courses and special topic interdisciplinary ones. Furthermore, Justice et al. (2007) describe IBL as a process “about discovery and systematically moving from one level of understanding to another, higher level” (p.202).\nStructured controversy is an active learning activity that helps to prepare students for inquiry-based learning. This occurs when students are encouraged to explore a theme (through research) as a member of a group/team who then present or argue against an opposing team’s arguments. Structured controversy works well in a community practice or macro course as a teaching strategy that fosters social action. This active and deep learning activity goes beyond the achievement of learning outcomes from traditional group presentations and “help the student get some background in a particular area, become familiar with disputed issues, and to spark starting points for inquiry” (Hudspith & Jenkins, 2007, p.27). This workshop will provide the instructor with activities used to facilitate a structured controversy and an opportunity to experience this teaching method in order to appreciate the power of this exercise for student learning.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».