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Enregistrement W4214939806 · doi:10.1080/00098655.2022.2042170

A Practical and Effective Response to Teaching during the Pandemic

2022· article· en· W4214939806 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Clearing House A Journal of Educational Strategies Issues and Ideas · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningKindnessRestructuringLearning environmentConstructivist teaching methodsProcess (computing)PsychologyFlipped classroomComputer sciencePedagogyMathematics educationTeaching methodPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article I share my experience of the emergency transition to remote teaching. I discuss the logistics and lessons learnt from transitioning my third-year economics course from in-person instruction to online instruction after the Covid-19 pandemic was declared. I ascribe my constructivist approach to teaching as a key factor which assisted in mitigating stress and allowed for greater malleability in the transition. In the process of the switch to remote teaching, I implemented a three-pronged approach which consisted of a flipped classroom model which facilitates an experiential learning environment with a greater recognition for and an application of kindness in pedagogy. Overall, the emergency transition, though it required a greater expenditure of time, hastened the restructuring of my teaching practice. The verbal feedback from students and the official course evaluation suggest that this approach has the capacity to provide a conducive environment for learning and enhance student experience. This three-pronged approach is suited for both online and in-person instruction. The intention is to continue to apply this approach to both online and in-person teaching. In so doing, it will facilitate the further validation of the efficacy of this approach in providing a conducive environment which engages and motivates student learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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