Layering at all Levels: Integrating Layered Curriculum in Postsecondary Education
Notice bibliographique
Résumé
Calls to increase active learning, an approach that positions students in the center of their learning experience, have increased considerably in recent decades. In response, there has been substantial work to expand our understanding and implementation of active learning approaches in many educational spaces. However, much of this instructional design has concentrated on elementary and secondary learning levels, with less development of practice and scholarship focused on active learning in postsecondary education (PSE). Layered curriculum (LC) (Nunley & Evin Gencel, 2019) is an approach to active learning, as well a form of differentiated instruction (DI), that offers students innovative ways to engage with and demonstrate their learning. The model includes three layers of learning, each with its own group of learning activities and assessments, that guide a student’s progression from foundational to more complex engagement with a subject. While the use of this approach is less frequent in PSE, and discussions and evidence of its implementation are limited in the PSE literature, this paper will explore why the integration of LC would especially benefit postsecondary learners. The challenges to its integration in PSE will be addressed, including mitigation strategies, and the importance of collaborative curriculum design.
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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 | 0,016 | 0,008 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».