Learning Cycle Model For Transformation Pedagogic Biology Education Students: A Hypothetical Model To Enhance Professionalism Prospective Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning Content Microbiology at the high school curriculum that emphasizes scientific inquiry in 2013 there are obstacles, which include many microbes (viruses, bacteria, fungi) are pathogenic or infectious for humans, and high school biology lab infrastructure there are limitations associated with safety or biosafety. On the other hand biology teachers still encountered problems in connection with the pedagogical curriculum in 2013 and the technology is developing very rapidly, including ICT, but there are limitations in the implementation by biology teachers. Solution by the government, among others, with the Inservice training for teachers. LS performed phases Plan-Do-See (Saito, 2005 in Ibrahim, 2010), whereas according to Lewis and Hurd (2011): i) Build a lesson study group, ii) Focus the group's inquiry, iii) Study the topic and plan the research lesson, iv) Conduct and discuss the research lesson, v) Reflect and plan the next steps, and vi) Undertaking stusy lesson is important work to build our profession. While models for scientific Inquiry by Alberta (2004) carried out in phases: i) Planning, ii) Retrieving, iii) Processing, iv) Creating, v) Sharing, and vi) Evaluating. Alternative merger LS with inquiry is offered Learning Cycle Model for Transforming Pedagogy, with stages in the cycle: 1. Need assessment 2. Planning 3. Implementation & Monitoring 4. Evaluation At each stage of the cycle is done immersion and integrated ICT.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».