Development of Candidate Teachers’ Problem Solving Ability With the Audience Response System
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the Audience Response System was investigated as an additional tool for interaction, and its effects on the educational environment were examined. The system was implemented at the Faculty of Sports Sciences of Trakya University in the fall semester of the 2019-2020 academic year. A pre-test of 20 questions, which was asked in the educational sciences section of the public personnel selection examination and had a similar item difficulty index, was applied to the experimental and control groups prior to the implementation of the ARS. Then, the experimental group was asked to solve the educational sciences questions with the help of the ARS-supported lectures, which were delivered 4 h a week for a total of 16 h. The same implementation was imposed on the control group without the ARS support and with the classical recitation method. A post-test of 20 questions with a similar item difficulty index was administered to both groups after this test. Data were analyzed using the SPSS 25.0 package program. A t-test was used to determine the differences between the arithmetic mean of the pre-test and post-test scores of the students. Because the unequaled control group method was used in the experiment design, the “ANOVA for Repeated Measurements” was used for intragroup and intergroup comparisons. In conclusion, it was determined that the implementation of interactive interaction technologies in the educational environment will capture the interest of students and amplify their motivation levels. The results of the study support the conclusion that the ARS system stimulates the sensory organs in terms of understanding the subject, thereby increasing the level of learning.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».