Cross-cultural social contexts: a comparison of Chinese and US students’ experiences in active learning classrooms

背景(考古学) 心理学 数学教育 教育学 中国 社会环境 主动学习(机器学习) 社会学 计算机科学 社会科学 古生物学 人工智能 政治学 法学 生物
作者
Feng‐Kuang Chiang,David Brooks,Hui Chen
出处
期刊:Interactive Learning Environments [Taylor & Francis]
卷期号:31 (3): 1623-1635 被引量:6
标识
DOI:10.1080/10494820.2020.1855206
摘要

Active learning classrooms (ALCs) have been demonstrated to have significant and positive impacts on student learning experiences, student learning outcomes, and instructor and student behavior compared to traditional classrooms. The social context of a classroom – levels of student–student and student–instructor interaction – has been demonstrated to partially explain the effects ALCs have on students and instructors. This research is the first attempt to extend social context research beyond the US higher education classroom by comparing levels of social context of Chinese and US students taking courses in ALCs. We find that formal student–instructor relations in the US and China are not the same, that general student–student relations, informal student–instructor relations, and students as instructors are quite similar for Chinese and US students, but that these relationships express themselves at different levels. We believe that some of the variation observed can be attributed to cultural differences but are hopeful that the similarities observed lend themselves to expanding learning space research on social context to other countries and advancing cross-cultural research on learning spaces.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sk夏冰发布了新的文献求助50
刚刚
Ls完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
177发布了新的文献求助50
1秒前
ZXDDDD完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
rong发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
踏实的逍遥完成签到,获得积分10
2秒前
zzz发布了新的文献求助10
3秒前
天z发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
ps发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
atriumz应助DiJia采纳,获得10
4秒前
SHC发布了新的文献求助10
4秒前
悦耳皮带完成签到,获得积分10
4秒前
leec完成签到,获得积分10
5秒前
karyoter完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
老实的画笔完成签到,获得积分20
6秒前
烤冷面发布了新的文献求助10
6秒前
搜集达人应助yaoqiangshi采纳,获得10
6秒前
情怀应助zx采纳,获得10
6秒前
6秒前
白兰猫应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
molihuakai应助yduan采纳,获得10
7秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
白兰猫应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6442992
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8256980
关于积分的说明 17584489
捐赠科研通 5501550
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900761
邀请新用户注册赠送积分活动 1877782
关于科研通互助平台的介绍 1717445