Flipped Learning in Grade 7 and 9 Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This design-based study focused on supporting students in grade 7 and 9 math classes by implementing a flipped learning model. In this study the researchers explored the perceptions of teachers and students about the benefits and challenges of a technology-enhanced pedagogy such as flipped learning. The study was conducted from January to June 2021 with two junior high math classes in a charter school in Alberta with a specialization in English language learning, and at a time when classes were shifting between in-person and online learning frequently due to COVID-19. Through a design-based approach, teachers engaged in reflective conversations and journaling, students were surveyed about their experiences with the flipped learning approach, and data analytics were reviewed from the videos and embedded quizzes assigned as pre-learning activities. The Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework was used to explore the relationship between technology, pedagogy, and content knowledge for designing flipped learning activities. The results from this study demonstrated the efficacy of the procedures, instruments, and value in extending the study to involve more classes and subject areas. Participants were satisfied with using the flipped learning approach for improving students’ engagement, agency, and mathematical understanding. Research in flipped learning can help inform teachers and schools in any teaching scenario whether in person, when teaching online, in blended learning environments, and when employing emergency remote learning.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».