MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175872251 · doi:10.5539/hes.v11n3p56

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

2021· article· en· W3175872251 sur OpenAlexvenueno aff
Thapanee Seechaliao, Phamornpun Yurayat

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésTest (biology)Mathematics educationPsychologyService (business)Social mediaDescriptive statisticsSociologyComputer scienceMarketingMathematicsBusinessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education StudiesMême sujetTechnology-Enhanced Education StudiesTravaux en français237 207