A theory that explains how and what learning occurs when utilizing the Classic case method
Notice bibliographique
Résumé
The academic literature is replete with descriptions of how the Harvard (Classic) Case Method is taught. However, the available empirical research on the merits of the case method is flawed in a number of ways including an unclear definition of the case method, failure to have constructs that explain how learning occurs, and inadequate measures of learning. As a result, in spite of its broad usage, there is no empirical research that unambiguously shows that the Classic Case Method (CCM) leads to learning. In order to effectively conduct this research it is important to have an underlying theoretical framework to guide the testing of hypotheses but, surprisingly, the literature provides no such theory. Our paper fills this important gap by providing, for the first time, a theory of how and what learning occurs when employing the CCM. Our theory provides several contributions to the literature including; a clear definition of the CCM, specific constructs that explain how learning occurs, and integration and synthesis of several well established theories from the adult learning literature and how they may be applied to the CCM. In addition, the paper shows how the theory may be used by teachers, in a practical way, to guide their course design activities and achieve their teaching goals. • A theory of how and what learning occurs through use of the Classic Case Method. • Six key constructs in developing the theory. • Implications for further research. • Implications for teachers and students.
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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 | 0,026 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».