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Enregistrement W2997954115 · doi:10.5539/ies.v13n1p69

The Propose of an Instructional Model Based on STEM Education Approach for Enhancing the Information and Communication Technology Skills for Elementary Students in Thailand

2019· article· en· W2997954115 sur OpenAlexvenueno aff
Sukruetai Changpetch, Thapanee Seechaliao

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for STEM EducationCarnegie Mellon University
Mots-clésInterviewMathematics educationProcess (computing)Identification (biology)Presentation (obstetrics)PsychologyInformation and Communications TechnologyComputer scienceInstructional designMedical educationSociologyWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to propose an instructional model based on Science, Technology, Engineering, and Math (STEM) Education approach for enhancing the information and communication technology skills for elementary students in Thailand. The study was conducted by research and development design and divided into two phases: Phase I is to create a tentative model that was synthesized using the relevant documents and researches concerning the elements and steps of the model. The data was collected through interviewing eight teachers who are experts in STEM education and twenty-four students who were instructed by STEM approach. Phase II consists of proposing a tentative model to eleven experts, evaluating the model, and acquiring an approval of the model by five professionals. The findings of the research are as follows: 1) This model consists of five main elements—principles, purpose, content, teaching and learning process and measurement and evaluation of ICT skills. There are six steps from the engineering design process consisting of problem identification, related information search, solution design, planning and development, testing evaluation, and design improvement and presentation. 2) The eleven experts evaluated the tentative model as appropriate at a high level. The five professionals approved this model as appropriate at a high level.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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