Effectiveness Of Outdoor Learning Optimization Program In Learning Social Studies
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor learning is potential to expose social and natural phenomena related to social studies. However, the social studies teachers seldom to practice outdoor learning on certain occasions. This article has two aims. First, interpreting social studies teacher perspective about the simulation of an outdoor learning laboratory. Second, explain the teacher's obstacle if they are practicing outdoor learning in the school. Step of the research consist of 1) in service-learning 1; 2) on the job learning; 3) in service-learning 2. The participants of this study involved 20 secondary high school active teachers of social studies in Surabaya. The data collecting technique used in this study is a questioner to measuring teacher's perspectives about the outdoor learning simulation in Surabaya, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang,Tuban. Then, interview guidelines were used to perceive the data about teacher's obstacles to practice outdoor learning programs. The data analysis technique for examined teachers' perspectives is the percentage and discriminant statistics. The result of this study confirms that learning outdoor program offers a positive outcome. That is, 1) integrity while the social studies learning, extending social studies content, and helpful for difficult content; 2, Motivation improvement, attention and provide the student concrete experience; 3) Social studies learning to be fun, effective, and contextual. However, Social studies teachers assume laboratory outdoor activity is not efficient and hard to do, because they need a big fee, lengthy time, and require teachers' field experience for dominating social studies content
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».