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Enregistrement W1964390686 · doi:10.5539/ies.v3n1p96

The Effectiveness of Conflict Maps and the V-Shape Teaching Method in Science Conceptual Change among Eighth-Grade Students in Jordan

2010· article· en· W1964390686 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Khalid Ali Bawaneh, Ahmad Nurulazam Md Zain, Munirah Ghazali

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual changeMathematics educationTeaching methodSample (material)CurriculumConceptual frameworkPsychologyTest (biology)Energy (signal processing)MathematicsPedagogySociologySocial scienceStatisticsPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study is to investigate the effectiveness of Conflict Maps and the V-Shape method as teaching methods in bringing about conceptual change in science among primary eighth-grade students in Jordan. A randomly selected sample (N=63) from the Bani Kenana region North of Jordan was randomly assigned to the two teaching methods (Conflict Maps, N=31; V-Shape, N=32). A conceptual multiple-choice test was developed to measure misconceptions regarding electric energy commonly held by eighth-grade students. The data gathered were statistically processed using SPSS software. The results indicated that both methods, Conflict Maps and the V-Shape method, were successful in bringing about conceptual changes in the students. At the same time, the results did not prove either method to be superior in facilitating conceptual shifts regarding electric energy in eighth-grade students. In light of earlier results, this study recommends that curriculum developers take into account teaching methods designed according to conceptual change models and organize training workshops for teachers to learn how to integrate Conflict Maps and the V-Shape method into their teaching. Furthermore, this study recommends that similar studies be conducted with various subjects.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,401 · 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.

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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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