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Enregistrement W4390696497 · doi:10.23923/rpye2024.01.247

Valoración Pedagógica del Alumnado sobre la Implementaciónde la Metodología Team Teaching en las Aulas Universitarias

2024· article· es· W4390696497 sur OpenAlexaff
Ellián Tuero Herrero, António Cervero, Elena Blanco, Ana Bernardo

Notice bibliographique

RevueRevista de Psicología y Educación - Journal of Psychology and Education · 2024
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeam teachingPsychologyPedagogyTeaching methodHumanitiesMathematics educationArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This research is based on a Teaching Innovation Project framed within the Team-Teaching model, which refers to a methodology in which two teachers teach together.Its implementation is relevant, as it can favor an improvement in the teaching-learning process by increasing student satisfaction, participation, and motivation.Method: The project was carried out during the 2019/2020 and 2020/2021 academic years, involving a total of 69 students of the Degree in Pedagogy at a university in the north of Spain, to determine the students' pedagogical assessment of the Team-Teaching methodology.Results: The results show high student satisfaction with this methodology and high scores in the assessment of classroom management, personalized attention, and knowledge construction. Conclusion:The findings show a high compliance with the proposed objectives, suggesting that the Team-Teaching methodology is suitable for motivating university students and encouraging more active and committed participation in the classroom.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,390 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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