Exploring Problem‐based Learning in the Context of High School Science: Design and Implementation Issues
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the experiences of a small collaborative inquiry group consisting of a high school science teacher, Deidre, and two university researchers, the authors of this paper, as they explored an active, inquiry‐based approach to teaching and learning referred to as Problem‐Based Learning or PBL ( Barrows, 1994 ; Barrows & Tamblyn, 1980 ). Although PBL is not new and has an established tradition in medical education and other professional schools, the use and scholarship of PBL at the secondary level is only starting to emerge. This small‐scale collaboration allowed the co‐inquirers to delve into the complexities of PBL and to examine its feasibility as a curriculum and instructional approach in the context of high school science teaching and learning. The three collaborators adopted an action‐based inquiry method referred to as Collaborative Inquiry (CI), a “process consisting of repeated episodes of reflection and action through which a group of peers strives to answer a question of importance to them” ( Bray, Lee, Smith, & Yorks, 2000 , p. 6). Data collection methods and sources included student‐generated work, classroom observation, student interviews, and audio‐taped planning meetings. The outcomes of the study focus on the issues that arose during PBL design and implementation, such as selecting a PBL topic, determining the level of structure to be incorporated into the PBL experience, selecting appropriate assessment approaches, facilitating groups, and providing optimal student feed‐back. In addition, outcomes related to student perceptions of PBL indicated that the majority liked learning through PBL because it promoted active learning, made science relevant, provided variety in learning, and supported group work. The authors discuss implications for the adoption of PBL in K‐12 settings.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle