Combining flipped class sessions with traditional lectures in a non-computational upper level economic geology class
Notice bibliographique
Résumé
Flipped classrooms have been shown to be useful in both introductory and advanced computational Earth Science courses. However, to date they have not been implemented in advanced level non-computational courses. Here we assess a three-year study into the use of flipped classroom techniques in a fourth year undergraduate Mineral Deposits class. One to two flipped classrooms were used to teach porphyry deposits, iron oxide copper gold and/or volcanogenic massive sulfide deposits. The effectiveness of the technique was assessed using a combination of student feedback forms, comparison of students’ ability to answer exam questions from topics taught by flipped classroom versus other topics taught by traditional methods, and interviews with students 6 to 36 months after completion of the course. The students’ ability to answer lecture exam questions was slightly higher in topics taught as flipped classrooms compared to traditional techniques. Whereas the students’ ability to answer laboratory exam questions was slightly lower between topics taught as flipped classrooms. However, most students did think that the flipped classrooms were useful and aided in their learning of the material. The use of video lectures was particularly appreciated by some who found that it increased their flexibility and ability to absorb the material at their own pace. As such we determined that flipped classrooms are an effective technique for teaching upper-level non-computational Earth Science courses and they increased behavioral, emotional, and cognitive engagement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».