Environmental Learning Workshop: Lichen as Biological Indicator of Air Quality and Impact on Secondary Students’ Performance
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the learning of science outside the classroom is believe to be an added value to science learning as well as it offers students to interact with the environment. This study presents data obtained from two days’ workshop on Lichen as Biological Indicator for Air Quality. The aim of the workshop is for the students to gain an understanding on various aspects on Lichens and its role as a biological indicator. Students are exposed to the following concepts and skills in the workshop: characteristics of algae, the concept of Lichen, causes of polluted air, the concept of quadrant, how to measure the frequency of Lichen, types of Lichen, determining the air quality index, factors determining the quality of air, the role of Lichen, the function of Lichen as a biological indicator and determining the level of air pollution. Four schools participated in the two day workshop whereby two schools were located in rural and urban areas respectively. A total of 125 students were given a pre-test on the concept of Lichen before the workshop followed by brief lecture sessions, hands-on and field work activities, presentation by students. At the end of the workshop, students were given a post-test. Overall, from the pre and post-test results, there is a significant difference in terms of students’ performance from all the four schools, in knowledge and skills relating to Lichen and its role as a biological indicator in determining the quality of air.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».