Come una didattica per studio di caso e per progetto può influire sul benessere di allievi e docenti
Bibliographic record
Abstract
Nel presente studio viene indagata l’efficacia nell’insegnamento di due didattiche, una per studio di caso e una per progetto, improntata sull’analisi del benessere degli allievi e del docente di una classe di seconda media. I dati riguardanti gli allievi sono stati raccolti grazie a degli items ripresi dal questionario MDI (Understanding our lives – The Middle Years Development Instrument) realizzato da Schonert-Reichl et al. 2010 a Vancouver. I dati degli allievi sono stati esposti dopo essere trattati con Excel-Office. I risultati mostrano un aumento nel benessere legato al senso di appartenenza e al clima di classe, mentre vi è una diminuzione dell’ottimismo, dell’empatia e del comportamento pro-sociale. Per quanto riguarda il docente vi è un aumento del proprio benessere, legato principalmente alla motivazione e alla soddisfazione nell’insegnare. Le interpretazioni dei dati sono generalizzabili unicamente per il campione classe preso in considerazione nello studio. Relatori: Luca Sciaroni, Alberto Crescentini. Materia: Scienze naturali.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".