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Enregistrement W4405763091 · doi:10.21810/sfuer.v16i1.6256

Investigation of Experiential Learning Practices in K-12 Education

2024· article· en· W4405763091 sur OpenAlexaffvenue
Marc Gobeil, Jay Wilson, Thomas Yates, Alec E. Aitken, Kevin wâsakâyâsiw Lewis

Notice bibliographique

RevueSFU Educational Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Challenges and Innovations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningExperiential educationPsychologyPedagogyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiential learning is a teaching strategy and theory that emphasizes the individual student's experience "... there is one permanent frame of reference: namely, the organic connection between education and personal experience” (Dewey, 1938, p. 25). What is known about experiential learning methodology conclusively is that students experience superior learning outcomes when experiential learning methods are used (Burch et al., 2019). What requires further investigation are the factors of assessing experiential education to determine what procedures contribute to the achievement of student outcomes. There is a lack of formal research in K-12 experiential learning and available experiential frameworks are insufficient when applied to K-12 education. Experiential resources focus primarily on the student’s progress through a set of defined procedures when supporting material for the facilitation of learning by educators are noticeably absent. This paper establishes the need for a base of instructors' understanding in K-12 experiential methods assessment. This research identifies areas for further exploration of concepts and future studies to develop relevant supports to facilitate meaningful experiential education in K-12 education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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