Failure as a Means of Creating Spaces for Learning and Growth
Notice bibliographique
Résumé
Failure is often seen as a deterrent of success, rather than part of a learning process. This work examines the practical effects of failure in different learning environments, such as engineering design courses at the University of Guelph, where failure is often established during design, prototyping, and problem-solving tasks. Observations have indicated that students consider failure as a setback rather than an opportunity for improving. When introducing reflective practices, thismay help view failure as a tool for constructive learning. This work looks into the effects of failure that can be integrated into learning spaces through the use of reflective practices. The significance of this work lies in how the concept around positive failure can be applied with learning inside and outside the classroom. This work compares methodological approaches that assess the role of failure in learning outcomes. The aim is to unlock strategies that can redefine how failure is perceived within education and pushing failure to become an initiation for growth. This work looks to address questions including: How can reflective practices reshape students' perceptions of failure? What strategies are effective in transforming failure into a learning tool within engineering? How can these approaches be implemented beyond the classroom?
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».