Pedagogical Strategies for Enhancing the Outcomes of Weekly Readings
Notice bibliographique
Résumé
This study explores different pedagogical methods to understand what motivates undergraduate and graduate engineering students to read more thoroughly, deeply and with greater criticality. It analyzes three associated activities that were intended to encourage reading: a summary of the readings, an online discussion board and a student-led discussion. The study explores questions about the amount and depth of reading, and students’ perceptions of the value of the readings and associated activities. Data was collected using the following methods: student questionnaires and focus groups, TA and instructor reflections, end of course evaluations and student grades. The results indicate thatthe associated assignments encouraged students to read more and motivated the students to read with more depth and criticality. Overall, the students had a positive perception of the readings and assignments, but they also identified pedagogical improvements that would have encouraged them to be more engaged with the reading material. The results of this research show that the associated activities in all three iterations of the undergraduate course increased reading compliance. The online discussion activities increased the depth of reading more than the summary assignment, though the discussion students read less of the entire reading weekly. The overall student perception of the reading assignment was that the assignment was good but could be made more effective with some changes. Future iterations of the courses could include new pedagogical strategies with interactive components to increase depth and engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».