Design of an Integrated Project-Based Learning Curriculum: Analysis Through Fink’s Taxonomy of Significant Learning
Notice bibliographique
Résumé
Contribution:In this article, integrated problem-based learning and critical reflection are shown to contribute to significant learning experiences, without needing to increase course hours and course assignments.Background:With the advances in technology, such as artificial intelligence, there is a shift in teaching and learning paradigms, where integration and critical reflection of one’s learning become as important as foundational knowledge and its application. In engineering education, the trend has been to increase the hours students spend in the classroom to compensate for this shift.Intended Outcomes:In this manuscript, the design and implementation of integrated project-based learning referred to as the integrated learning stream (ILS) is discussed. The aim is to show how ILS fosters significant learning through learning communities, critical reflection, and learning how to learn.Application Design:In ILS, significant learning experiences were created by taking a holistic view of the students and their communities. The curriculum moved from being content-centered to learner-centered, providing a classroom community where there is respect for individual voices and care for society.Findings:A qualitative content analysis of students’ reflections, comments, and course artifacts found the students were able to learn materials more efficiently and apply their learnings to solve real-world problems. The students developed better habits that improved their learning and their well-being. Students’ comments demonstrated that they were feeling enjoyment from their learning experiences while being challenged to learn more.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».