The Effect of Using the Constructivist Learning Model in Teaching Science on the Achievement and Scientific Thinking of 8th Grade Students
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to investigate the effect of using constructivist learning model in teaching science, especially in the subject of light: its nature, mirrors, lens, and properties, on the achievement of eighth-grade students and their scientific thinking. The study sample consisted of (136) male and female 8th graders were chosen from two basic schools in Tafila in the scholastic year 2015/2016. The four-class sample was divided into two groups (controlled & experimental). For achieving the study aims, the researcher prepared lesson plans using constructivist learning model, achievement test and scientific thinking test, which validity and reliability were checked. To answer the questions of the study, means, SD, ANOVA and ANCOVA were used to determine the differences in means of the groups of the study. The results show that there is statistically significant difference at (α= 0.05) for the effect of the constructivist Learning model on the achievement and scientific thinking in favor of experimental group, and there is no statistically significant difference at (α= 0.05) for the constructivist Learning model on the achievement and scientific thinking attributed to gender, and there is no statistically significant difference at (α= 0.05) for the dual interaction between teaching method and gender on the achievement and scientific thinking. In the light of the study results, the researcher presented a number of recommendations including: extra attention should be given to employ constructivist learning model within science courses, and conducting further studies about the effect of the constructivist Learning model on various learning outcomes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».