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Enregistrement W4311812220 · doi:10.1007/s10734-022-00977-8

Effect of active learning versus traditional lecturing on the learning achievement of college students in humanities and social sciences: a meta-analysis

2022· article· en· W4311812220 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHigher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPsychologyMathematics educationHigher educationActive learning (machine learning)Class (philosophy)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A previous meta-analysis found that active learning has a positive impact on learning achievements for college students in STEM fields of study. However, no similar meta-analyses have been conducted in the humanities and social sciences. Because major dissimilarities may exist between different fields or domain of knowledge, there can be issues with transferring research findings or knowledge across fields. We therefore meta-analyzed 104 studies that used assessment scores to compare the learning achieved by college students in humanities and social science programs under active instruction versus traditional lecturing. Student performance on assessment scores was found to be higher by 0.489 standard deviations under active instruction ( Z = 6.521, p < 0.001, k = 111, N = 15,896). The relative beneficial effect of active instruction was found to be higher for some course subject matters (i.e., Sociology, Psychology, Language, Education, and Economics), for smaller (≤ 20 students) rather than larger class or group sizes, and for upper level rather than introductory courses. Analyses further suggest that these findings are not affected by publication bias.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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