Business Computer Skills 102 — Teaching MSOffice 2013 in the Classroom
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
Two full Quarters teaching Business Computer Skills 102 (BUS 102) in the classroom (Fall 2015 and Winter 2016) were examined in the context of pedagogical best practices. BUS 102 had been singly taught via online classes (computer-mediated communication, or CMC) in previous years at the three Central Washington University (CWU) campuses. Fall Quarter of 2015 was the first term in which it was taught in the classroom (face-to-face, or FtF) in the Ellensburg, WA campus of CWU. The author of this paper is the original instructor for the FtF sections of BUS 102 in Ellensburg. Teaching at the university level for the first time as well as ascertaining the best possible syllabus structure for the FtF curriculum is addressed intermittently throughout the different sections of this paper. When students' didactic needs were better matched (FtF vs. CMC modalities), their grades improved. The theory that there is an inversely proportional relationship between attendance and tardy records to final grades is also proven by hard data and demonstrated therein. In essence, this paper covers the didactic hurdles and subsequent instructional findings attained during the first two Quarters of FtF BUS 102 at the Ellensburg CWU Campus.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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