Teaching CS1 with a Mastery Learning Framework: Impact on Students' Learning and Engagement
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
Mastery Learning, a pedagogical strategy in which students are allowed to prove mastery of the skills acquired in a course over multiple attempts (and used failed attempts as feedback) is becoming increasingly popular in higher education. Large introductory programming courses can use it to strengthen students' preparation for later courses, but some challenges to its adoption remain, such as how to scale this format to hundreds of students, or how to ensure that students do not fall behind on the material. In Spring 2021, the instructors at the Anonymous University transformed the structure of their CS1 course using a Mastery Learning format, reorganizing the material in units focused on the different course topics. Students were allowed to prove mastery of each unit separately and over multiple times, without penalties for missed or failed attempts. In this experience report, we will describe the strategies adopted to cater to a large cohort of novice students. We will compare the students' learning experience with a cohort of students who took the course in a more traditional format, and show that the students benefited from the new format in terms of quantity of skills mastered. Students also exhibited signs of increased motivation to practice and complete tests without grade incentives. Finally, we will discuss some pitfalls in our design and address some of the concerns of instructors interested in trying a Mastery Learning approach in their CS1 courses.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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