Learning Process in Mathematics and Statistics Courses towards Engineering Students: E-learning or Traditional Method?
Notice bibliographique
Résumé
Engineering courses such as Mathematics and Statistics at an undergraduate level are frequently presented to the students in traditional way. In order to be parallel with young generations in terms of technology, e-learning was introduced to engineering students in FKAB with the hope that e-learning is a way to enhance learning in a more convenience and cost-effective manner. This study examines students’ perception towards the importance and usefulness of modern technologies such as e-learning (WILEY PLUS) in comparison with the more traditional lecture, as knowledge delivery or alternatively, a method of learning process. The objectives of this study are to test whether there is any difference between these two methods and to identify which method is more important and agreeable to the students. A total of 182 students of First Year and 179 of Second Year engineering students at the Faculty of Engineering and Built Environment, UKM who have taken Mathematics and Statistics courses respectively involved in this survey. The descriptive statistics such as mean and standard deviation and inferential statistics as paired t-test was used to compare these two methods. This study reveals that there is a significant difference between WILEY PLUS and lecturing in Mathematics and Statistics courses. Overall, lecturing was significantly of importance and favourable in the learning process for both courses compared to the newly-introduced WILEY PLUS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».