Question everything: a critical examination of faculty beliefs concerning learning strategy and learning styles
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
Students make many questions and decisions in academia concerning learning. One of \nthe most critical among them is what learning strategy to use. In this study, faculty members \nfrom various Ontario (Canada) colleges and universities were surveyed to examine their opinions \non learning strategy effectiveness and on whether learning styles exist as an advantage for \nlearners. This study compares the opinions of faculty members on learning strategy to the \nevaluation of learning techniques outlined by John Dunlosky’s research team (Dunlosky et al., \n2013) and to the best evidence concerning learning styles as an advantage for learning (Pashler et \nal., 2008; Massa & Mayer, 2006). While several key factors were examined (for example, the \nfaculty’s highest degree, employment status, number of years teaching, and institution type), the \nresults produced mixed evidence for faculty opinions against the best evidence. As well, \ndemographic differences among the groups of teachers were not meaningful predictors of their \nopinions. Even though faculty opinions were not in line with recognized evidence, learning is a \ncomplicated situation, and theories will be presented to examine the disconnect between the \ninstructors’ opinions and the best evidence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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