The Effect of Video-Based Flipped Classroom Strategy on Learning Outcomes and Students’ Active Participation
Notice bibliographique
Résumé
The flipped classroom model has gained significant attention as an innovative pedagogical approach, particularly in enhancing student engagement and learning outcomes. This study investigates the effectiveness of a video-based flipped classroom in improving students' academic performance and active participation during in-person classes. The research employed a quasi-experimental design, with two groups: one experiencing the flipped classroom approach, and the other following traditional lecture-based instruction. Data were collected through pre- and post-tests to assess learning outcomes, as well as an observation rubric to measure student participation. Results indicated that the flipped classroom group showed a 17% improvement in learning outcomes compared to the traditional group. Furthermore, the flipped classroom group exhibited twice the level of active participation, as measured by the rubric. These findings suggest that the flipped classroom model is effective in fostering a more interactive and participatory learning environment, where students engage with content before class and apply their knowledge through discussions and problem-solving activities during in-class sessions. The study also highlights the importance of video-based learning in preparing students for active participation and the role of the teacher as a facilitator in flipped classrooms. Despite the promising results, the study acknowledges several limitations, including reliance on technology and students' readiness for independent learning. The study concludes with recommendations for teacher training and future research to further explore the effectiveness of flipped classrooms across diverse educational contexts.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».