First-Year Engineering Students' Perceptions of Active Learning
Notice bibliographique
Résumé
Active learning is an instructional method that involves students in activities such as discussions, problem-solving, and hands-on tasks, as opposed to traditional lectures where students passively receive information. Research consistently demonstrates that active learning fosters deeper understanding and long-term retention by encouraging students to engage directly with material rather than passively receiving information. These methods may be particularly effective in large, lecture-based courses where traditional methods can limit student interaction and engagement, but research has encountered difficulty in translating active learning methods to large-enrolment courses, such as those at University of Calgary’s engineering department. Despite these benefits, student perceptions of active learning at the University of Calgary (U of C) vary significantly. Some find the approach engaging and motivating, while others find it intimidating, uncomfortable, or challenging. Students’ perceptions of active learning are often influenced by their prior educational experiences and academic backgrounds. These perceptions significantly shape their willingness to engage with active learning strategies, which directly impacts the overall effectiveness of such instructional approaches in avhieving desired learning outcomes. ENGG 204 is a general first-year materials science course at U of C’s engineering department. It was first offered in the Fall of 2023. Since then, both the course and U of C’s first-year program have undergone significant changes. There is a need to understand how students perceive the effect of these changes on their education and to evaluate the overall effectiveness of them in improving learning. A survey has been conducted to evaluate students’ overall attitudes and satisfaction with active learning techniques in their ENGG 204 course. It was also designed to identify perceived
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».