A Critical Analysis of Bloom’s Taxonomy in Teaching Creative and Critical Thinking Skills in Malaysia through English Literature
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study aims to (1) review the literature that analyses the relevance of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives in the teaching of creative and critical thinking among students in Malaysia, and (2) identify missing aspects in Bloom’s Taxonomy vis a vis the indigenous context, important to promote creative and critical thinking among students in Malaysia.Method: Multiple sources of information which (1) documents the objectives of English Literature curriculum in Malaysia, (2) outlines the nature of Bloom’s Taxonomy, (3) reports past research which addresses issues in the application of Bloom’s Taxonomy, and (4) reports research findings on the issues in teaching English Literature as a subject.Findings: The literature subject is an essential avenue for students’ learning, especially in developing creative and critical thinking. The English syllabus with augmented taxonomy should be based on holistic learning outcomes which contain three set of abilities- Rationale Thinking, Purposeful Thinking, and Effective Relation with Contexts.Significance: The study would shed light on the effectiveness of teaching creative and critical thinking through English Literature. The findings may help curriculum developers and teachers to explore the missing aspects in the Bloom’s Taxonomy vis a vis the indigenous context, hence lead to the development of informed way forward in designing effective pedagogical approach/es that nurture creative and critical thinking among students.
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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 | 0,061 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».