Observing Instructor Behaviour in an Active Learning Classroom: A Case Study of an Undergraduate Calculus Course
Notice bibliographique
Résumé
Active learning classrooms (ALCs) are spaces explicitly designed to encourage collaborative learning, often through the use of technology. To learn more about teaching activity in ALCs, a study was designed to observe an engineering calculus course during the winter 2020 term. A large-scale active learning classroom was selected for classroom observation using the extended Teaching Dimensions Observation Tool (TDOP+). The TDOP+ is a descriptive classroom observation protocol based on the Teaching Dimensions Observation Tool, enhanced with elements from the Active Learning Classroom Observation Tool (ALCOT). This case study compares the class orchestration of different instructors teaching two different sections of the same course at a large, public university. Twenty class sessions were coded for this study: 10 for each section (5 for each instructor). The coded instructor behaviour was analyzed using a conceptual framework described by Nocera (i.e., a version of Activity Theory), focusing on mediating artifacts and instructor goals. While we observed differences in the frequency and duration of active learning activities and in the type and number of tools used in each class session, the results from this case study suggest that flexible space design enables instructors with the same lesson plan (and content) to create different technological frames to achieve their varied pedagogical goals, while encouraging increased adoption of new tools.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».