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Enregistrement W7019674167

Impacts of interdisciplinary project-based learning on high school students' future-readiness: a mixed methods study

2024· dissertation· en· W7019674167 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésWork (physics)Filter (signal processing)PopulationLimitingGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Project-based learning (PBL) is an emerging pedagogy which shows promise in improving student outcomes but has not been widely studied. An explanatory sequential mixed methods study was conducted in rural Manitoba which examined participant-reported future readiness across several purposes of education to better understand reported differences in future readiness between an education based on traditional pedagogy and one based on PBL. The participants’ current life situation was considered as a moderating variable to determine if it impacted what facets of each pedagogy participants believed was most helpful. Participants from the group which received primarily traditional pedagogy were first surveyed in January of the year after they graduated, and then select participants of this group were interviewed roughly four months later. A year later a group of students who received primarily PBL went through the same process of surveys and interviews. 18 participants were surveyed from each group, and from those who were surveyed 8 were interviewed from each group. Survey results indicated that students who attended university or were taking a gap year had nearly identical future readiness scores, while students going to college or directly into the workforce with no further plans for education saw an increase in future readiness from the PBL pedagogy. The interviews indicated that while gap-year and university attending students shared concerns about readiness for high stakes testing, the collaborative and more independent nature of PBL was found to increase future readiness across all groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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