Creative collaborative learning for macroeconomics: C-span video clips in MBA classroom
Notice bibliographique
Résumé
Creative collaborative learning (CCL) is attempted in a classroom environment for studying macroeconomics for a global economy where the frontier of models and theories are often shaped by decision makers in global and national institutions. The methodology is suitable for student-centered learning MBA students who must put themselves through realistic situations, asking right questions and making decisions. Traditional top-down methodology of emphasizing model building and mathematical proofs in studying macroeconomics are not suitable at the MBA level. The proposed CCL model in this study entails the joint efforts of three groups of players' the professionals, the students and the instructor. Constructive knowledge is acquired not by drill and memorization of definitions, but by learning from the contexts in which terminologies are pragmatically applied, utilizing critical thinking. Students in an MBA class were asked to form country-focus teams, identifying country macroeconomic indicators as well as specific issues affecting infrastructure and performance of a country. Specific video clips were searched and reviewed in C-span video library. This search and review exercise were analyzed by evaluating their effectiveness in motivating interests, learning of abstract terminologies, professional manner and articulation method, and recognizing the role of important institutions through the speaking professionals. Our research shows that if students hear a terminology from a professional in a particular field, they connect the term with an experience of listening to the person and also with a face of the person and with the institution where he/she is affiliated with. An abstract concept becomes easier, more pragmatic, and more fun to learn beyond memorization. On that dimension, the researchers' classroom experiment achieved good success. However, CCL demands evaluations for "in-the-moment" expressions and quotations that can "elevate thinking" in a student-centered learning environment. CCL is effective for some clips but not generally. Our research also looks into how design of learning activities can better achieve CCL. Keywords: Creative Collaborative Learning, C-Span Video Clips, MBA Macroeconomics
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».