Kerangka Panduan Efektif Pengajaran Dan Pemudahcaraan (PdPc) Sains Menggunakan Information Communication Technology (ICT) di Sekolah Jenis Kebangsaan Tamil (SJK) (TAML)
Notice bibliographique
Résumé
The effort of the Ministry of Education of Malaysia (KPM) in strengthening Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) educations in Malaysia is to increase the source of experts and skilled workforce in the field of research and industry. The inspiration of KPM to empower the strengthening of STEM can be implemented with the availability of ICT. ICT can be a comprehensive tool in teaching and facilitation (PdPc) of science that is complete and inclusive. ICT based science learning is an outcome of the combination of principle and strategy within education and technology domains. ICT has a great potential to spur the learning process and extensive thinking skill among the students since they regularly incorporate the use of ICT in their daily life. However, this mentioned potential has not been fully disclosed in Malaysia. Countries like Finland has a ‘road map’, meanwhile Canada has a framework for T&L of science based on ICT. Malaysia still has not developed a ‘road map’ or a framework as the above for science especially in SJK(T). Besides that, poor achievement in science education is becoming a continuous issue in SJK (T). This case is proven to be true when the results for science subject among the SJK (T) UPSR candidates are dropping since the year 2011. Hence, various elements involving the expansion of ICT based teaching and facilitation of science framework guideline should be identified in Malaysia. The framework guideline will be built based on the Malaysian culture which has the potential to spur success and science competency at the international level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».