Impacts of the Active Learning Classroom on Student Learning and Engagement: The Role of Technology
Notice bibliographique
Résumé
This study examines student learning outcomes and engagement in a high-tech active learning environment compared to a low-tech active learning environment at both the individual lesson and overall course levels. A quasi-experimental design was employed, where two sections of students in a college Microeconomics course experienced a high-tech active learning classroom, while the other two sections engaged in the same activities in a low-tech classroom. Student perceptions of enjoyment were measured using the ENJOY scale, comprising five subscales: Pleasure, Relatedness, Competence, Challenge/Improvement, and Engagement. Additionally, students’ retention of concepts and skills was measured through standardized assessments. The results indicate that there were no significant differences in academic performance between the two environments (p<0.05). However, student enjoyment scores were significantly higher in the high-tech environment for the second of two measured activities (p<0.05), suggesting the influence of greater complexity in the learning material. The layout differences between the classrooms may have influenced the results, with the low-tech classroom fostering more inter-group communication and potentially affecting student engagement. This study contributes to the understanding of technology’s impact on student learning outcomes and enjoyment in active learning environments.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| 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 | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».