An Attempt of Active Learning Through Debate ―The Experiment of2015 Spring Semester’s First Year Seminar in International Course―
Bibliographic record
Abstract
共愛学園前橋国際大学の国際コース1年生の前期授業である基礎演習Ⅰの受講生（1ゼミ13人×5ゼミ、計65人）を対象に、6週間にわたる「ディベート式プレゼンテーション大会」を用いたアクティブラーニングを試みた。その取組を振り返り、教育実践のプロセスや学生の感想と評価をまとめた。学生たちは、最初はやり方が良く分からず、班ごとの協力がうまくできていなかったが、自ら資料調査を行い、話合いながら共同作業をしていくうちに、班のメンバー同士の関係が良くなり、内容の学びが深くなり、プレゼンテーションやディベートを経て相手チームの異なる視点を学び、達成感を味わったという感想・評価が多く報告された。しかし5％～10％の学生からは、ネガティブな報告・評価があった。高校を卒業したばかりで、大学での友達関係もまだ充分に確立されてない1年前期だからこそ、多方面（調べる、理解する、論理づけてまとめる、発表する、討論する、協力する）の実践が伴うアクティブラーニングへの取り組みの意義は大きく、教授法として検討し広げていく必要があるだろう。しかし、満足感よりはネガティブな評価をした10%の学生への対応が課題として残された。
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".