The Efficacy of Problem-Based Learning in an Instrumental Analyse Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the study, an instrumental analysis laboratory course offering Problem-Based Learning (PBL) was designed as an alternative to traditional laboratory practices. The study was conducted with a total of 36 volunteer, prospective chemistry teachers consisting of fourth year undergraduates and graduates. While PBL activities were conducted with 19 of the prospective teachers, instrumental analysis laboratory activities were conducted with 17 of them using the traditional approach. The first aim of this study was to determine the levels of perception of problem-solving ability and self-regulatory learning strategies of prospective teachers after and before all the applications. The second aim was to compare the effects of PBL instrumental analyze laboratory course and traditional instrumental analyze laboratory course on the perceptions of problem-solving ability and self-regulatory strategies of prospective teachers. A pre-test-post-test control group design was used. In this study, data were obtained using the “Problem Solving Inventory (PSI)” and “Self-Regulatory Strategy Scale (SRSS)”. The pretest-posttest results of the SRRS test showed that the prospective teachers in the experimental group used self-regulatory learning strategies more often when compared to the ones in the control group. According to the results obtained within the scope of the study, it can be said that the effect of PBL on the perception levels of problem solving skills and self-regulatory learning skills of prospective teachers is more effective than the traditional laboratory teaching application.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».