Impact of blended learning approach on students’ achievement and mental effort
Notice bibliographique
Résumé
Most researchers are interested in investigating the impact of a blended learning approach (BLA) on students’ performance, yet this approach’s instructional efficiency has not yet been quantified. Therefore, this research aims to determine the impact of teacher-created online Moodle-based materials in combination with face-to-face learning on student achievement and mental effort, that is, to determine the instructional efficiency of applied teaching approaches at physics classes in high school. For this research, we chose to teach students physical principles of direct current, which involves abstract concepts. Using BLA, students can prepare better for a real experiments in the lab, and this approach also creates a safe environment for students while allowing them to demonstrate the learned physical phenomena. The Moodle platform course is developed for this purpose and implemented in a BLA environment. Students are gradually guided from easier to more difficult concepts in this research, considering the working memory’s capacity and the teaching material requirements. Our results show that the students who used BLA achieved higher scores on the knowledge test, and they also used less mental effort than students that used a conventional teaching approach. We also show that instructional efficiency for BLA is positive and significantly higher than the instructional efficiency of the conventional approach. This research’s results are primarily designed for physics teachers to better understand the effects of the BLA and apply teaching approaches that respect the principles of children’s cognitive development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».