Effects of the Instructional Model Based on Creative Problem-Solving Principles with Social Media to Promote the Creation of Educational Innovation for Pre-service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The main research purpose focused on the effects of conducting the instructional model based on the principles of creative problem solving with social media to promote the creation of educational innovation for pre-service teachers. The participants consisted of twelve pre-service teachers. Research instruments were 1) the instructional model based on the principles of creative problem solving with social media, 2) the test of knowledge and creation of educational innovation, 3) the creation of educational innovation’s evaluation form, and 4) the questionnaires’ conducting this instructional model. Collected data were analyzed with statistics and categorized into key issues based on literature. The results were presented through the form of Shapiro-Wilk, Wilcoxon signed-ranks test, arithmetic mean, standard deviation, and descriptive analysis. The research findings were presented as follows: 1) the effects of conducting the instructional model that was conducted sixteen weeks on the course 0537211 Innovation in Educational Technology and Communications in the first semester of 2020. The research hypothesizes were followed the established as follows; 1.1) the pre-service teachers had post-test scores’ the knowledge and creation of educational innovation higher than pre-test with statistical significance at the .01 level. 1.2) they had post-learning scores for creating educational innovations’ processes at the overall excellent level (M = 92.83, S.D. = 11.78), and their educational innovations were be post-learning at the overall good level (M = 48.33, S.D. = 7.45) 2) the opinions’ pre-service teachers toward conducting this instructional model that they have positive opinions to this conduct at the overall excellent level (M = 4.92, S.D. = 0.25).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».