The Efficiency of Online Learning Environment for Implementing Project-Based Learning: Students' Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Project-based learning is gaining increasing popularity supported by research studies regarding its effectiveness for teaching and learning. In addition, the widespread of digital technologies and sudden disruptions to traditional in-person teaching have accelerated the adoption of online learning. The current study examined students' perceptions of the impact of online learning environment on project-based teaching method. Most universities worldwide have considered online learning encouraging their faculty to use online learning tools, and Hashemite University in Jordan is no exeption. 154 students studying Computers in Education course were selected during the first semester of the academic year 2019/2020 and were devided into two groups. The experimental group consisted of 75 students who studied the course online and 79 students in the control group who studied the course in a face-to-face mode. For the purpose of gathering data, a questionnaire was developed which consisted of 17 items and students' answers were on a four-point Likert scale: 4= strongly agree, 3= agree, 2= disagree, and 1= strongly disagree. Means, standard deviations, and One-Way ANOVA were used to analyze the data. The results of the study showed positive attitudes among students (both online and in-class) toward project-based learning. In addition, the results showed that in-class students had a stronger views of project based-learning than online learning students.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».