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Enregistrement W2160307704 · doi:10.5539/jel.v3n4p96

Effects of Outdoor School Ground Lessons on Students’ Science Process Skills and Scientific Curiosity

2014· article· en· W2160307704 sur OpenAlexvenueno aff
Kan Lin Ting, Nyet Moi Siew

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Educational Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuriosityMathematics educationPsychologyTest (biology)Control (management)Significant differenceProcess (computing)Science educationTreatment and control groupsSocial psychologyComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effects of outdoor school ground lessons on Year Five students’ science process skills and scientific curiosity. A quasi-experimental design was employed in this study. The participants in the study were divided into two groups, one subjected to the experimental treatment, defined as “eco-hunt” group and the other had no experimental treatment, defined as control group. This study used intact four classes which consisted of 119 students and randomly assigned to the treatment (n = 63) and control groups (n = 56). Students’ science process skill was measured by a self-developed Science Process Skills Test and students’ scientific curiosity was measured using Children Scientific Curiosity Scale adapted from Harty and Beall (1984). The results showed a significant difference in post-test mean scores between students in “eco-hunt” group and control group in both students’ science process skills and scientific curiosity. Follow-up comparisons on the dimensions of science process skills and scientific curiosity were analyzed and discussed. The findings of this study will provide a framework for science teachers to teach students through interesting and meaningful outdoor activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,426 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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