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Enregistrement W4224299809 · doi:10.5430/jct.v11n4p86

Transformative an Area-Based Pedagogy of Social Studies Teachers for New Normal Thaischooling

2022· article· en· W4224299809 sur OpenAlexvenueno aff
Charin Mangkhang, Korravit Jitviboon, Nitikorn Kaewpanya

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningPedagogyContext (archaeology)Teaching methodProcess (computing)Social studiesCitizenshipMathematics educationPsychologySociologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents social studies digital pedagogy innovation for social studies teachers for new normal Thaischooling. The purpose of this study is to enable social studies teachers to change teaching methods from traditional social studies teaching to social studies digital teaching. It also expands the area in the context of social studies more widely. Social studies pedagogy is transformative teaching for educating learners to understand human living as an individual and cohabitation in societies. Learners should be equipped with abilities to adapt themselves according to the environment, manage limited resources, understand changing development according to eras and various factors, understand themselves and other people, be patient and accept differences, have morals, and apply knowledge in living and development of digital citizenship. Social studies teachers are expected to apply such concepts suitably for the contexts and environment of new normal schooling. Teaching innovation is distinctive in the teaching and learning process with the focus on the learner as a maker. In this approach, digital technology is integrated with the teaching and learning process by selecting teaching methods, media, activities, and evaluation suitable for the contents. The methods and activities enhance learners to achieve objectives of teaching and learning as well to use students’ learning performance for evaluating and developing their competencies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,434
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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