The Effect of Biotechology Module with Problem Based Learning in the Socioscientific Context to Enhance Students’ Socioscientific Decision Making Skills
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
This aim of the research was to train socioscientific decision making skills for the science students. Students are involved to solve the socioscientific problems by making informative and systematic decisions. The development of socioscientific decision making skills was done by applying biotechnological module based on Problem-based Learning with socioscientific cases. Quasi-experimental design was used in this research. Two science classes were employed in this research: first class for experimental class which had the treatment by applying biotechnology module based on problem-based learning and another class for control class using biology books from school. Those two classes were given the same questions in pre-test and post-test to measure socioscientific decision making skills. The research results showed that the average post-test score of socioscientific decision making skills in experimental class was 82.80 which is higher than the control class (62.32); moreover, normalized gain score in experimental class obtaining 0.745 and this is also higher than that in control class (0.434). The results of ANCOVA analysis show, that there was significant differences in the score of socioscientific decision making skills between experimental class and the control one by the value of F count (25.54), this value was higher than F table (4.075). In addition, the score of partial eta squared was 0,384, which means that the application of PBL-based module with socioscientific cases have the high level of effectiveness to improve socioscientific decision making skills. The result of assessment transcript in the decision making quality showed that experimental class has the decision supported by the justified arguments which is contains 2-4 socioscientific aspects.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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