The Impact of Project-Based Learning on Achievement and Student Views: The Case of AutoCAD Programming Course
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to determine the impact of project-based learning on academic achievements of vocational school of higher education students and to investigate their views on the topic. In the study, a mixed descriptive design where qualitative and quantitative data were both collected and analyzed. The quantitative part was conducted with relational screening method and the qualitative part was conducted with descriptive analysis method. The study group included 13 freshmen students attending the vocational school of higher education, building inspection program in a university located in Eastern Anatolia region in Turkey during the 2016-2017 academic year spring semester and selected with convenience sampling method. The study was conducted during the 14 weeks long period where the related programming course was instructed. In the study, quantitative data were collected with an achievement test that measured the academic achievements of the students in AutoCAD programming course. The qualitative data were collected with a structured interview form designed to collect the student views on the related course. Quantitative data were analyzed with the t-test and the descriptive analysis method was used to analyze the qualitative data. In conclusion, it was determined that project-based learning had a positive impact on academic achievement. Furthermore, students expressed that they achieved meaningful learning as a result of the project-based learning application and the method was adequate for the instruction process, improved their interest in the course and related the content with daily life.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».