Notice bibliographique
Résumé
How do we factor the variability of students into our instructional methods? All students are different, and yet there are many commonalties from student to student. Should students simply design their own education, an education that theoretically would be tailored to their needs? Should students be left to their own desires and needs, as Rousseau advocated in Emile in the late 1700s and as A. S. Neill advocated in Summerhill in the 1960s? Or are there ideas and methods that all students should simply endure for the good of the social system? We have learned quite a bit about accommodating the variability of students through research into instructional methods and learning styles. If we vary our methods, we have learned, we accommodate a wider range of learning styles than if we used one method consistently. Teaching methods are the complement of content, just as instruction is the complement of curriculum. Technology teachers tend to over-use projects and problems, ignoring the options and opportunities that the balance of teaching methods offers. In this time of global hazards and changes in our lives wrought by technology, it is essential that technology teachers maintain a refined sense of how to teach about controversial and sensitive technological issues. It is essential that technology teachers have a command over values clarification methods as well as demonstration and project methods. Given that technology teaching methods are often research-driven, twenty-two research methods are outlined in this chapter. Forty-one teaching methods are defined and five that are central to technology studies are explained in detail. The chapter concludes with detailed sections on the relationships among instructional methods, personalities, and learning styles.Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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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 | 0,018 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,010 |
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 ».