The Effect of Biotechology Module with Problem Based Learning in the Socioscientific Context to Enhance Students’ Socioscientific Decision Making Skills
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».