Observing Instructor Behaviour in an Active Learning Classroom: A Case Study of an Undergraduate Calculus Course
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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