Computer-Based Science Simulations, Guided-Discovery and Students’ Performance in Chemistry
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 study investigated the relative effectiveness of computer-based science simulations on students’ achievement in chemistry at the secondary school level when compared with guided-discovery and the traditional expository teaching methods. The study used non- randomized pre-test – post-test control group design. The study sample was 89 Senior Secondary II (SSII) chemistry students drawn from Uyo Local Government Area, Akwa lbom State, Nigeria. Criterion sampling technique was used for sampling. Two hypotheses were tested. The instrument used in collecting data was a researcher-developed 25-item 4-option multiple choice test - the Chemistry Achievement Test (CAT) - designed to measure students' achievement in the area of chemical combination. The test had a reliability index of 0.72 determined using test-retest approach. The results of data analysis using Analysis of Covariance (ANCOVA) showed that students taught by computer-based science simulations performed significantly better than those taught using the traditional expository method, (mean diff. = 4.34; sig. = .032), but had comparable performance with those taught with guided-discovery approach (mean diff. = .85; sig. =.869). That is, computer based simulation method is as effective as guided-discovery, but significantly better than the traditional expository method; and that gender is not a strong determinant of students' performance in chemistry. Based on the findings, it was recommended, among others, that chemistry teachers should adopt computer-based simulation technique in teaching chemistry concepts in view of its high facilitative effect on students’ performance.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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