Challenges of introducing PBL in engineering: lecturers' and students' perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Problem-based learning (PBL) has become widely used across the professional education sector and is now emerging in engineering education as a viable teaching and learning strategy. PBL originated some 45 years ago in medical education at universities in McMaster (Canada), Maastricht (Netherlands) and Newcastle (Australia), and since then has gain popularity worldwide in many fields. The PBL approach as presented in literature supports a shift from teacher-directed learning to facilitation of students’ learning. Facilitation involves a different style of teaching compared to traditionally accepted styles, and from the experience of both students and lecturers, brings several challenges. A skilled PBL facilitator who is secure in his/her role can contribute significantly to the effectiveness of PBL groups’ work and thus to students’ learning. This paper reports on a qualitative study of the experiences of academic staff and students at one institution, the German Malaysian Institute (GMI), in Malaysia. During interviews and focus groups, lecturers and students identified the challenges that lecturers face in effectively facilitating PBL. Analyses revealed two major themes that inhibit success: lecturers’ and students’ adaptation to PBL. These findings provide interesting insights into what is required to adapt to this mode of delivery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle