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Enregistrement W2585878537 · doi:10.5539/ies.v10n2p131

Program Development for Primary School Teachers’ Critical Thinking

2017· article· en· W2585878537 sur OpenAlexvenueno aff
Waraporn Boonjeam, Kowat Tesaputa, Anan Sri-ampai

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical thinkingMathematics educationPsychologySchool teachersCognitively Guided InstructionTest (biology)StatisticPrimary educationPedagogyTeaching methodMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this research were: 1) to study the elements and indicators of primary school teachers’ critical thinking, 2) to study current situation, desirable situation, development technique, and need for developing the primary school teachers’ critical thinking, 3) to develop the program for developing the primary school teachers’ critical thinking, and 4) to study the findings of usage in development program for primary school teachers’ critical thinking by using Research and Development. The samples were 384 primary school teachers, and 34 volunteered teachers to participate in development by using questionnaire, evaluation form, and tests. The statistic using for data analysis included the percentage, mean, standard deviation, modified priority needs index (PNImodified), and t-test. The research findings found that: 1) the elements and indicators of primary school teachers’ critical thinking consisted of 3 elements and 12 indicators of critical thinking ability, and 6 elements and 24 indicators of critical thinking disposition, 2) the current situation of primary school teachers’ critical thinking was in “High” level, for desirable situation, it was in “The Highest” level, 3) the development program, consisted of: the principles, objectives, contents, and development activities included 4 Parts, Part 1: the readiness preparation, Part 2: training, Part 3: integration with work practice, and Part 4: posttest, and measurement and evaluation. 4. The posttest score was significantly higher than the pretest score at .01 level.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,380 · 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'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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