Kerangka Panduan Efektif Pengajaran Dan Pemudahcaraan (PdPc) Sains Menggunakan Information Communication Technology (ICT) di Sekolah Jenis Kebangsaan Tamil (SJK) (TAML)
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 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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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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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