Flipped Classroom: Students and Teachers Perceptions on the Impact and Challenges of Implementation at Tertiary Level in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to enhance the capacity of teachers at Jashore University of Science and Technology (JUST) to manage blended classes effectively by introducing them to the Flipped Classroom (FC) model. Through a series of workshops and training sessions, teachers and students explored FC concepts, methodologies, and best practices. Teachers who participated in the initial workshop began implementing FC in their classrooms, and after three months, they reconvened to discuss their experiences, challenges, and the overall impact of FC on their teaching. In addition, students from various university departments received training on FC usage. Afterward, both teachers and students completed separate questionnaires, sharing their perspectives on the FC approach. The analysis revealed mixed reactions from teachers, while students generally responded positively to FC. Teachers expressed hesitation to adopt FC, citing increased workload, limited technical knowledge, and inadequate technological support. Additionally, many teachers lacked formal pedagogical training, which compounded the challenges of transitioning to this model. Conversely, students displayed strong interest in flipped learning, with many expressing a desire for FC-based methods across all courses. In light of these findings, the study recommended providing teachers with pedagogical and technology-focused training and hiring additional staff to help reduce the current teaching workload. Overall, this study offers valuable insights for teachers, students, and educational authorities in Bangladesh, highlighting the readiness and potential benefits of FC for elevating tertiary education standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».