Natural Disaster Mitigation through Integrated Social Learning Science in Primary School
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to develop a learning model in disaster volcanic eruptions, floods and earthquakes integrated in social science subjects and in elementary school level. This learning model includes five features, namely: (1) the model syllabus and lesson plans, (2) the theme and subthemes, (3) teaching methods, (4) materials / textbooks and CDs about the disaster of nature, and (5) techniques and types assessment of student learning outcomes. Improving the knowledge and skills of teachers and students about the concepts, principles and practice self-rescue if the occurrence of natural disasters. This study is a research and development (R & D) in elementary school. This type of data consists of qualitative and quantitative data. Exploratory data analysis results based disaster mitigation model of learning is conducted qualitatively by descriptive percentage. Analysis of empirical test data using descriptive statistics percentages. Data were analyzed with the results of the implementation of parametric statistical tests, descriptive of the samples using a t-test. Research shows that learning device development results declared effective because it proved able to increase disaster mitigation skills of students, student learning, and the comfortable to be applied at primary school level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».