Effect of Visualised Case-Based Learning Strategy On Students’ Academic Performance in Chemistry in Ibadan Metropolis, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of the use of visualized case-based learning (VCBL) strategy on chemistry students’ academic achievement. The theoretical framework for this study is based on Thorndike’s idea of transfer of learning. A sample of one hundred and forty-five (145) senior secondary school II chemistry students drawn from four intact classes in two local government areas of Ibadan metropolis, were used for the research. Three well validated instruments were used to collect data. The VCBL package was developed following the Smith and Ragan Instructional System Design (ISD) Model (1999). This model comprises four stages: namely, Analysis, Design, Development and Implementation/Evaluation. Data were analysed by means of inferential statistics (ANCOVA, EMM and Tukey’s post-hoc). Results showed that there is significant main effect of treatment on students’ achievement in Chemistry (F (2, 248) =17.539; p<0.05; η2=0.124); implying that the posttest scores of students’ achievement in achievement significantly differ between the treatment and conventional groups. It was concluded that VCBL strategy has the potential to enable students understand chemistry better by way of promoting transfer of learning. In light of this, implications were discussed and relevant suggestions made.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».