Notice bibliographique
Résumé
บทคดยอ นบตงแตป 2550 งานวทยานพนธทนกศกษาปรญญาเอกสาขาวชาหลกสตรและการสอนใหความสนใจและนำเสนอคอการพฒนารปแบบการเรยนการสอนภายใตทฤษฎการสรางองคความรดวยตนเอง บทความนจะนำเสนอแนวคดการวจยทสนบสนนการนำทฤษฎการสรางองคความรดวยตนเองมาพฒนา สงแวดลอมการเรยนร เรยกวาแบบจำลอง SU Model ซงเปนการออกแบบหลกสตรรายวชา นำเสนอโดย รศ.ดร.สเทพ อวมเจรญ ทชวยใหแนวทางผเรยนไดสำรวจและเกบรวบรวมขอมลบรบทตางๆ นำมาใชในการศกษาเรยนรเรอง การพฒนาหลกสตร ผวจยไดใชกระบวนการวจยทดสอบนวตกรรมในการเรยนการสอนภายใตทฤษฎการสรางความรดวยตนเอง 3 ขน คอ 1) การทำความรทมอยใหกระจางแจง 2) การระบ การไดรบและการเขาใจขอมลใหม และ 3) การยนยนความถกตองและการใชขอมลใหม ABSTRACT Since 2007 the theses presented by Ph.D. candidates of the Department of Curriculum and Instruction have had a focus on the development of educational instruction based on constructivist theories. This paper presents research that support the use of constructivist theories to improve and development learning environments called the SU model—developed by Assoc. Prof. Sutep Uamcharoen (Ed.D)—which aims to give guidelines to students. In return, these students will be able to explore and collect data from various contexts, which can be used to engineer and develop new curricula. The researcher used the following three constructivist steps: 1) clarifying existing knowledge; 2) identifying, receiving, and understanding new information; and 3) confirming and using new knowledge.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,233 | 0,068 |
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 ».