Instructional Strategies to Support Creativity and Innovation in Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study focused on the instructional strategies that support creation of creative and innovative education. The sample for this study consisted of 11 experts in the field of instructional strategies that support innovation of education. Among them, five were specialists in design and development of teaching and learning, three were in technology and innovational education, and the other three were in the design and development of innovative teaching. Research instruments used in this study were three sets of interview questions designed for those specialists in their own expertise. Collected data was analyzed and categorized into key issues and themes based on literature. The results were presented through the form of descriptive analysis. The findings revealed that instructional strategies which support the creation of creative and innovative education should focus on system approach. The instructional strategies usually based on design based learning, problem solving, creative problem solving, creative thinking, research based learning, problem based learning, project based learning, science, or innovative teaching process could lead to innovative education creatively. Teaching that involves practicalities should also be focused. These instructional strategies have common elements and processes: problems in the beginning, solutions findings, testing, and evaluation. Also, using a variety of stimulating ideas to find possible solutions to the problems facilitates brainstorming and helps learners think about new ideas. Results also showed that instructional strategies using questions, classroom discussion, self-directed study, inductive and deductive thinking, media or social media make students engage students in learning activities and create innovation in learning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle