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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Active Learning vs Traditional Lecturing in Introductory Mechanics: A Pooled Pass-Rate Benchmark Under Common Departmental Assessments from a Latin American Institutional Change Initiative

Isaac Pérez Castillo, Lidia Jiménez Lara|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2026
Science Education and Pedagogy被引用数 0
ひとこと要約

要約: 本論文はメキシコの大学における Elementary Mechanics I の AL-(活性学習)と TL-(伝統講義)ラベル付きセクションの合格率を、プール化二項分析と Wilson に基づく不確実性を用いて比較し、実施変更の文脈の中で評価ごとに AL の合格率が高いことを示している。

ABSTRACT

Improving student success in introductory physics remains a persistent challenge despite substantial progress from research-based instructional practices. Evidence from the Latin American context remains limited, where resources for instructional change are often constrained. This study reports a transparent benchmark of student passing outcomes in extit{Elementary Mechanics I} at a large public university in México, comparing sections using Active Learning (AL) with those using Traditional Lecturing (TL). The labels AL and TL are operational, referring to section-level implementations by individual instructors rather than standardized protocols. Using aggregated counts from coordinator reports and common departmental assessments -- written by a committee independent of instructional modality -- we estimated pooled student-level pass probabilities for the first and second midterm exams, the global exam, and the final mark. Modality differences are summarized primarily by the risk difference, $RD_a=p_{\mathrm{AL},a}-p_{\mathrm{TL},a}$ (percentage points), with uncertainty quantified using Wilson confidence intervals and a Bayesian reference analysis with Jeffreys priors for binomial proportions. Across assessments, pooled pass rates were higher under AL than under TL, with the strongest separation observed for the global exam and the final mark. For these outcomes, the $95\%$ confidence intervals excluded zero, including under a random-intercept Bayesian model. We emphasize a constrained interpretation: the results provide a student-weighted benchmark of ``AL as implemented'' versus ``TL as implemented'' in this setting, without isolating the causal effect of individual instructional techniques. Implications are discussed for departmental decision-making and feasible next steps in evaluation, including improved student data collection and more robust qualitative analysis.

研究の動機と目的

  • 共通の学科評価基準の下で、 introductory mechanics における活性学習(AL)の実装が伝統的講義(TL)とどのように比較されるかを動機づけ、定量化する。
  • 実世界のラテンアメリカの大学設定における AL-as-implemented と TL-as-implemented の透明性のある集約ベンチマークを提供する。
  • 複数の評価(中間試験、全体テスト、最終成績)において観察される合格確率の差が一貫しているかを評価する。
  • 部門の意思決定と教育変更イニシアティブの今後の評価に対する影響を論じる。

提案手法

  • 実際の実施実践に基づく AL/TL ラベリングを標準化プロトコルよりも優先する。
  • 各評価ごとにセクション別の集計数を用いて、八つのセクションを統合して学生レベルの合格確率をプールする。
  • 各モダリティと評価ごとに X ~ Binomial(N, p) として合格結果をモデル化し、p_AL,a および p_TL,a を推定する。
  • 各評価ごとに RD_a = p_AL,a − p_TL,a のリスク差を Wilson の 95% CI で計算する。
  • ベイズ的参照アプローチを Jeffreys prior を用いて補完し、二項比率の頑健性を評価する。
Figure 1 : Elementary Mechanics I: between-group variability in pass rates by term. Each box summarizes the distribution of group pass rates (marks greater than $6.0/10$ ) within a term.
Figure 1 : Elementary Mechanics I: between-group variability in pass rates by term. Each box summarizes the distribution of group pass rates (marks greater than $6.0/10$ ) within a term.

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1共通の学科評価基準の下で、主要な EM1 評価(第一中間、第二中間、全体試験、最終成績)における AL ラベルと TL ラベルのセクション間のプール合格確率はどう異なるか。
  • RQ2観察されたモダリティの差は異なる評価間で一貫しているか。
  • RQ3各評価における AL の優位性の大きさ(パーセントポイントのリスク差)はどの程度か。

主な発見

  • 評価を通じて、プールされた合格率は AL の方が TL より高い傾向にあった。
  • 最も明確な差は全体試験および最終成績で現れた。
  • 全体試験と最終成績の 95% 信頼区間は、分析の下でゼロを含まなかった(ランダム切片ベイズモデルを含む)。
  • この研究は、単一の技術を因果的に孤立させるのではなく、実装された AL と実装された TL の学生重み付きベンチマークを提供するものである。
Figure 2 : COPUS prevalence (fraction of 2-min intervals) by modality (AL vs TL) for two observation rounds, shown separately for student and instructor codes.
Figure 2 : COPUS prevalence (fraction of 2-min intervals) by modality (AL vs TL) for two observation rounds, shown separately for student and instructor codes.

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。