Implementing a Flipped Learning Approach With TPACK in Grades 6 to 9
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
In this design-based study, a flipped learning approach using audio-visual resources as prelearning activities was examined in grades 6, 7, and 9 with four teachers and 65 students over one school year. The purpose of this study was to explore the implementation of a technology-enhanced pedagogy in science, math, and social studies. The implementation was sequenced to provide students who were also learning the English language with an opportunity to practice engaging with curriculum concepts through viewing prelearning videos with language tailored by the teacher and with embedded questions, prior to in-classroom learning activities. The technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework was used to inform the instructional design for the flipped learning activities. Monthly teacher-researcher professional learning sessions were held, and data were gathered from teachers’ reflections and a student survey. Results indicated that teachers had more class time to support students with enrichment, remediation, small group work, and active learning. Students reported that the prelearning video activities benefited their learning and complemented in-class learning activities. This study serves to inform teachers and schools considering implementation of flipped learning to support students’ understanding of content knowledge and English language learning, and researchers studying designs using flipped learning sequences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle