Approach with Active-cooperative, Flipped and Hands-on Learning: A Case Study in Transport Phenomena
Notice bibliographique
Résumé
This study reports the implementation and evaluation of an active learning strategy in an undergraduate Chemical Engineering course. The course was redesigned using a flipped classroom model, incorporating active-cooperative learning method. The weekly structure included three main components: (1) asynchronous video lectures to introduce core concepts, (2) in-class group work utilizing structured worksheets and small cooperative teams, and (3) hands-on simulations. The course Transport Phenomena served as the case study. Traditionally perceived as a mathematically challenging and abstract subject, Transport Phenomena often struggles to engage students effectively. To address this issue, the approach combined inverted classrooms, experiential learning, and the use of ANSYS Fluent in a computer lab setting. Student feedback was overwhelmingly positive: 90% of students rated the new methodology as adequate or highly effective, 93.3% preferred the guided study format over traditional lectures, and 73.3% found both the feedback process and the use of the computational fluid dynamics (CFD) tool beneficial for their learning. Additionally, academic outcomes improved, with the average final grade rising from 5.4 to 6.2, and there was a significant reduction in failure and remediation rates, even amid rigorous summative assessments. These results suggest that integrating flipped learning with active-cooperative and hands-on activities can enhance student engagement and support deeper learning in challenging engineering subjects.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».