Structured Controversy: Inquiry-Based Learning in Place of Traditional Group Presentations
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
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 âa self-directed, question-driven search for understandingâ 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 âdevelop the skills needed to bring research to bear on the understanding of a central questionâ (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 âabout discovery and systematically moving from one level of understanding to another, higher levelâ (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 teamâs 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 âhelp the student get some background in a particular area, become familiar with disputed issues, and to spark starting points for inquiryâ (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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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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