Collaborative Learning and Skills of Problem-based Learning: A Case of Nigerian Secondary Schools Chemistry Students
Notice bibliographique
Résumé
The role of chemistry in the development of any society cannot be overemphasized. Chemistry students are therefore expected to have improved learning and acquisition of problem solving skills to facilitate the expected development in modern society. Problem-based learning is a student-centered pedagogy which helps students develop problem solving skills and improved knowledge through collaborative and self-directed learning under teacher’s guide. It is supported by Cognitive and Constructive psychologists. However the learning process in Nigeria does not produce students with the required skills and knowledge, because of traditional instructions by teachers, poor learning environment and inadequate learning facilities. The purpose of this study is to investigate the roles of teachers and students in development of collaborative learning and skills in Nigerian Secondary Schools. The study used a qualitative approach with explanatory design. Fifteen (15) chemistry students and a teacher were purposefully selected from one Senior Secondary School (16 years) as participants. The participants received 6 weeks of PBL lessons using a topic purification of water. The researchers collected data during the intervention process through observations field notes and interviews after the PBL lessons were conducted. The data were transcribed, triangulated and analyzed using content analysis. The results showed that the students have improved learning and acquisition of problem solving skills including communication, teamwork and high-order thinking skills due effective collaborative learning activities among them. It is therefore recommended that collaborative learning approach be introduced in Nigerian Secondary Schools.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».