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Enregistrement W2618274559 · doi:10.5539/ies.v10n6p123

The Application of Problem-Based Learning Strategy to Increase High Order Thinking Skills of Senior Vocational School Students

2017· article· en· W2618274559 sur OpenAlexvenueno aff
Edy Suprapto, Fahrizal Fahrizal, Priyono Priyono, K Basri

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocational educationTeamworkMathematics educationPsychologyHigher-order thinkingTest (biology)Class (philosophy)NormalityQuality (philosophy)Critical thinkingTeaching methodPedagogyComputer scienceManagementSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is to apply and develop a strategy of problem-based learning to increase the ability of higher order thinking skills of senior vocational schools students. The research was done due to a fact that the quality of outputs of the senior vocational schools has not met the competency needed by the stakeholders in the field, that has made the outputs difficult to get jobs, or fail to run a private business of their own. This research is a quasi experiment applying Nonequivalent Control Group Design, done at X TKR 1 class of 38 students and X TKR 2 class of 38 students of Senior Vocational School II, Kupang, NTT Province, Indonesia. The normality and homogeneity of tests were done to obtain the test of analysis requirement. T-test was done to analyze the data obtained. The results show that: (1) the use of problem-based learning strategy is superior to the conventional study; (2) the application of problem-based learning strategies capable of improving high order thinking skills of students, which is implemented in problem solving skills, teamwork, and self-confidence better. (3) in the future, the high order thinking skills will be very important in winning the job competition, find solutions to problems in the workplace and establish good cooperation with others, so it will support the success of their careers in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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