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Enregistrement W2515287361 · doi:10.5296/ire.v4i2.9466

The Implementation of Problem-Based Learning (PBL) in a Year 9 Mathematics Classroom: A Study in Brunei Darussalam

2016· article· en· W2515287361 sur OpenAlexaboutno aff
Haji Mohammad Redzuan Haji Botty, Masitah Shahrıll, Jainatul Halida Jaidin, Hui-Chuan Li, Maureen Siew Fang Chong

Notice bibliographique

RevueInternational Research in Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationContext (archaeology)Problem-based learningTest (biology)Process (computing)PedagogyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem-Based Learning (PBL) is a constructivist, student-centered instructional strategy in which students work collaboratively to solve problems and reflect on their learning experiences to advance or gain new knowledge. PBL was originally developed in medical school programs at the McMaster University in Canada in the 1960s. Since then, much research has highlighted the benefits of PBL for developing students’ mathematical knowledge in more flexible and novel ways than traditional teacher-centered teaching approaches. However, there has been a lack of studies examining how PBL can be applied to mathematics teaching and learning, since studies that have investigated the implementation of PBL outside a medical context are sparse in Brunei Darussalam. Therefore, in this study, we attempted to fill this research gap by exploring the implementation process of PBL in a Year 9 mathematics classroom and its possible impact on students’ learning in mathematics in the context of Brunei Darussalam. The participants of the study consisted of 17 Year 9 students (ages 14-15) from a secondary school in Brunei Darussalam The findings from our study showed that the implementation of PBL helped motivate the students to collaboratively work as a group and learn from their peers and therefore, gradually reduced their dependence on the teacher during the course of the intervention. The results from the students’ performances on the pre-test and the post-test also provided evidence to show that the implementation of PBL could have a positive impact on the students’ learning in mathematics. Directions for future mathematical PBL implementation are also discussed and offered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,430 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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