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Enregistrement W2907388307 · doi:10.5539/ass.v15n1p14

Problem Based Learning to Enhance Students Critical Thinking Skill via Online Tools

2018· article· en· W2907388307 sur OpenAlexvenueno aff
Wan Nur Tasnim Wan Hussin, Jamalludin Harun, Nurbiha A. Shukor

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Education, India
Mots-clésCritical thinkingJudgementCritical systems thinkingProcess (computing)21st century skillsConvergent thinkingMathematics educationSystematic processProblem-based learningPsychologyVertical thinkingComputer scienceManagement scienceCreative thinkingCreativityWork in processEpistemologyEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical thinking in 21st century has been recognized as a skill for citizens. Critical thinking is define as the intellectual thinking skills like analyzing, reasoning, problem solving, creative thinking, making judgement and good decision maker. One way to enhance critical thinking skill is by Problem Based Learning (PBL) approach and it is already widely utilized in educational course as problem solving in learning assessment. Meanwhile, an online tool is the effective approach for teaching and learning in worldwide nowadays. Recently, the previous papers more focus on PBL and the outcome of critical thinking, but not the process, tools to support especially in the new era of learning. There is quite a few paper discuss about using online tools in PBL and critical thinking. The purpose of this review is to look into how the online tools were tackled by previous scholars and the latest trends on online tools in PBL to enhance critical thinking skill. The finding is based on past articles from the other researchers before. Hopefully, this study will contribute to the introduction of a new era of understanding the importance of PBL to enhance critical thinking skill via online tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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