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Record W4308911588 · doi:10.24908/pceea.vi.15869

Étude comparative des performances académiques d’étudiants exposés à une classe inversée ou traditionnelle : Méthodologie et résultats préliminaires

2022· article· fr· W4308911588 on OpenAlexaffvenue
Patrick Terriault, Anastassis Kozanitis, Patrice Farand

Bibliographic record

VenueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicExperimental Learning in Engineering
Canadian institutionsPolytechnique MontréalUniversité du Québec à MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La classe inversée gagne sans cesse en popularité depuis quelques années et des études montrent que les étudiants obtiennent généralement de meilleurs résultats académiques lorsqu’ils sont exposés à une classe inversée comparativement à une classe traditionnelle. Cependant, un aspect qui n’a pas vraiment été pris en compte jusqu’à présent concerne le temps que les étudiants consacrent à leurs apprentissages. En effet, certaines études soulèvent la possibilité que les meilleures performances académiques des étudiants exposés à une classe inversée soient la conséquence d’une charge de travail accrue, et non celle de la stratégie pédagogique proprement dite. Dans le but d’alimenter la littérature scientifique de données probantes sur cette question, une étude a été réalisée dans un cours obligatoire du programme de génie mécanique de l’École de technologie supérieure. Le cours a été simultanément offert à deux groupes distincts en conservant identique un maximum d’éléments comme les évaluations, le matériel pédagogique et le personnel enseignant. En fait, la seule différence entre les deux groupes est la stratégie pédagogique employée lors des séances de cours théoriques, soit une classe inversée pour un groupe et classe traditionnelle pour l’autre. Tout au long de la session, des données ont été collectées, notamment les évaluations faites par le professeur ainsi que le temps consacré aux études autodéclaré hebdomadairement par les étudiants. Une analyse préliminaire des résultats indique que les performances académiques des étudiants sont similaires entre les deux classes, mais qu’une différence émerge au niveau du temps consacré aux études. En effet, les étudiants ayant une moyenne cumulative élevée ont consacré moins de temps à leurs apprentissages dans la classe inversée, contrairement aux étudiants ayant une faible moyenne cumulative. En considérant les notes et le temps consacré aux études, les étudiants ayant une forte moyenne cumulative ont donc été plus efficaces dans la classe inversée, tandis que ceux ayant une faible moyenne cumulative l’ont été dans la classe traditionnelle.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.557
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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