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Enregistrement W2318196681 · doi:10.5539/jel.v5n2p272

Concept Cartoons Supported Problem Based Learning Method in Middle School Science Classrooms

2016· article· en· W2318196681 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Günay Balım, Didem İnel Ekici, Erkan Özcan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésMathematics educationPsychologyPerceptionTest (biology)Problem-based learningControl (management)Scale (ratio)Active learning (machine learning)Cooperative learningKnowledge levelTeaching methodComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem based learning, in which events from daily life are presented as interesting scenarios, is one of the active learning approaches that encourages students to self-direct learning. Problem based learning, generally used in higher education, requires students to use high end thinking skills in learning environments. In order to use effectively for secondary students, concept cartoons can be integrated to problem based learning environment. Concept cartoons provide alternative views and help students at problem solving stage. So, in this study the effects of concept cartoons and problem based learning on students’ inquiry learning skill perceptions and levels of relating knowledge with daily life were examined. Two experiment groups and one control group were formed and pre test-post test control group quasi experimental design was used in this research. During four weeks experimental practice, courses were continued with concept cartoon integrated problem based learning in experiment group 1 while only problem based learning was used in experiment group 2 and science program activities was used in control group. 553 sixth grade students (13-14 age group) from 9 different middle schools in Turkey participated in this study. Inquiry learning skills perception scale and knowledge-daily life relating open ended questions were used as data collection tools. In the result of the data anaylsis, it was found that students’ inquiry learning skill perceptions scores differ significantly in favor of experiment groups. However, no significant difference found between groups in terms of knowledge-daily life relation scores.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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