Effectiveness of Employing the E-mind Mapping Strategy in Scientific Courses: Adopting the Blended Learning Approach at Emirati Private Preparatory Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article explored the effectiveness of employing the e-mind mapping strategy in scientific courses in Emirati private preparatory schools in the light of adopting the blended learning approach. It explored that from the perspective of students. The researchers adopted the descriptive analytical and quantitative approaches. They used a survey that was developed by them based on several studies. Those studies were published in peer-reviewed journals. The forms of the survey were uploaded to the web through using the use of Google Form. The purposive sampling method was employed. For instance, the researchers sent the link of the survey to 400 students in five Emirati private preparatory schools. Two schools of those ones are located in Ajman, one school in Abu Dhabi, one school in Dubai and one school in Sharjah. However, 182 forms were filled. The response rate is 45.5%. The researchers used descriptive statistical methods. They found that the effectiveness of employing the e-mind mapping strategy in scientific courses in Emirati private preparatory schools in the light of adopting the blended learning approach is high. This strategy promotes innovation within students and improves their learning skills. It enables students to carry out self-learning practices. It improves students’ ability to do writing-related tasks. The researchers recommend holding courses for teachers for teaching them the way of creating e-mind maps through using various software.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle