The Integration of Environmental Education in Science Materials by Using MOTORIC Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
The research of the integration of Environmental Education in science subject matter by application of MOTORIC Learning models has carried out on Junior High School Kupang Nusa Tenggara Timur Indonesia. MOTORIC learning model is a Environmental Education (EE) learning model that collaborate three learning approach i.e. character approach, contextual and multimedia approaches. MOTORIC consists of seven components which constitute the acronym namely: Motivation, Observation, Talking, Orientation, Reinforcement, Implementation and Confirmation. The purpose of this research is to improve the junior high school students’ knowledge about the environment. Futhermore, the study was carried out in February-May 2014, with a sample of class VII students of junior high school in Kupang Indonesia. Environmental education materials are integrated in this study include energy, living sustem, pollution, waste management and conservation. Data was measured by using multiple choice test of environmental knowledge. The data were analyzed using the Wilcoxon Signed Rank test. The results showed at 95% confidence level (? = 0.05), the integration of Environmental Education materials in science subject matter of junior high school through application of MOTORIC learning models effectively improve students’ knowledge of the environment by 64.15% in large groups of students meanwhile 68.07% in small group of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».