Insights from an Umbrella Review of Flipped Learning in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
There is a noticeable growth in the number of systematic reviews published in open, distance, and digital education (ODDE), with a growing focus on flipped teaching and learning, particularly in higher education, emphasizing the need to consolidate evidence and findings under one comprehensive review. This umbrella review aims to thoroughly understand the current state of flipped learning in higher education and pinpoint research gaps, analyzing 23 systematic reviews published between 2018 and 2022 from three international databases: Web of Science, Education Source, and Scopus. It delves into publication and authorship patterns while synthesizing key insights. The thematic scope of the reviews reveals that many were focused on the effectiveness of flipped learning and teaching interventions, as well as learning design. The review explored theories guiding practice and research, instructional design considerations, and the application of flipped classrooms in various fields of study. It also examined the reported challenges of the flipped classroom model. As there are a scarcity of theoretical frameworks and a lack of detailed information on the pedagogical challenges of this model, recommendations are presented to enhance research and practice of flipped teaching and learning. The results of this umbrella review provide valuable insights to guide research in future and improve the quality of systematic reviews in the field of ODDE in general and flipped teaching and learning in particular.
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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 | 0,082 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».