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Enregistrement W1602115501 · doi:10.5539/ies.v8n6p24

Project-Based Learning Using Discussion and Lesson-Learned Methods via Social Media Model for Enhancing Problem Solving Skills

2015· article· en· W1602115501 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingMathematics educationProblem-based learningProcess (computing)Project-based learningStandard deviationPsychologyComputer scienceMathematicsStatisticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to 1) develop the project-based learning using discussion and lesson-learned methods via social media model (PBL-DLL SoMe Model) used for enhancing problem solving skills of undergraduate in education student, and 2) evaluate the PBL-DLL SoMe Model used for enhancing problem solving skills of undergraduate in education student. The samples groups are 9 specialists in education, enhancement of problem solving skills, educational technology, and computer and communication technology selected by purposive sampling. Thereafter, researcher analyses the data statistically by examining the mean () and the standard deviation (S.D.). The research result shows that (1) the PBL-DLL SoMe Model used for enhancing problem solving skills of undergraduate in education student, consists of 4 components which are 1) the analysis of the readiness of the input factors, 2) the process of the PBL-DLL SoMe Model, 3) the evaluation of the achievement of learning and problem solving skills (Output), and 4) the evaluation of the result between evaluating and feedback. (2) The evaluation result of this research project on the PBL-DLL SoMe Model for enhancing problem solving skills of undergraduate in education student shows that 1) the mean () of the results of evaluated input factor readiness is valued at 4.50. The The standard deviation (S.D.) is equal to 0.80. 2) The mean () of the process PBL-DLL SoMe Model is valued at 4.52. The standard deviation (S.D.) is equal to 0.62. 3) The mean () of the evaluation of the achievement of learning and problem solving skill (Output) is valued at 4.62. The standard deviation (S.D.) is equal to 0.72. 4) The mean () of the evaluation between process and feedback is valued at 4.71. The standard deviation (S.D.) is equal to 0.48. 5) The mean () of the overall evaluation of the developed learning model is valued at 4.53. The standard deviation (S.D.) is equal to 0.75. Therefore, the developed learning model is rated as most appropriate in terms of quality.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,312 · 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