Effective Teaching Strategies for Multilevel Classes: A Focus on Alternating Instructional Modes
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores a teaching strategy in multilevel classes (MLCs) to tackle learning time loss and teacher strain. Focused on Moroccan primary education, the strategy involves alternating traditional and virtual teaching methods. Expanding previous research, this work 3rd year primary Arabic language and 4th year primary Islamic Education double-level classing. Using NetSupport School software, lessons were conducted with real and virtual teachers’ presences, analyzing impacts on lesson duration, teacher effort, and learners’ time on task. Results demonstrate the strategy significantly increased effective lesson duration in experimental groups, reducing teacher intervention time and increasing learner task duration compared to controls. Virtual teacher presence showed promise in managing time-out and enhancing student engagement, particularly with the learners' permanent teacher. Challenges emerged when learners interacted with alternative virtual teachers, highlighting the significance of the teacher's perceived status on student engagement and non-adaptation of the learners to a new virtual teacher. For a deep interpretation of this non-adaptation, the importance of the perceived "status" of the teacher has been developed. This study underscores strategic teaching's importance in MLCs to optimize learning outcomes and mitigate time constraints. It emphasizes the pivotal role of the teacher's perceived status in student engagement dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».