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Enregistrement W1567950749 · doi:10.19173/irrodl.v15i2.1708

Is blended e-learning as measured by an achievement test and self-assessment better than traditional classroom learning for vocational high school students?

2014· article· en· W1567950749 sur OpenAlexvenueno aff
Chi‐Cheng Chang, Kuen-Ming Shu, Chaoyun Liang, Ju-Shih Tseng, Yu-Sheng Hsu

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningMathematics educationPsychologyVocational educationTest (biology)Academic achievementEducational technologyAchievement testClass (philosophy)Affect (linguistics)PedagogyStandardized testComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The purpose of this study is to examine the effects of blended e-learning on electrical machinery performance (achievement test and self-assessment). Participants were two classes of 11th graders majoring in electrical engineering and taking the electrical machinery class at a vocational high school in Taiwan. The participants were randomly selected and assigned to either the experimental group (<em>n</em> = 33) which studied through blended e-learning or the control group (<em>n</em> = 32) which studied through traditional classroom learning. The experiment lasted for five weeks. The results showed that (a) there were no significant differences in achievement test scores between blended e-learning and traditional learning; (b) students in the experimental group obtained significantly higher scores on self-assessment than students in the control group; (c) students’ scores on self-assessment were significantly higher after studying through blended e-learning than before. Overall, blended e-learning did not significantly affect students’ achievement test scores, but significantly affected their self-assessment scores.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,379 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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