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Enregistrement W4283366689 · doi:10.5430/wje.v12n3p1

Effect of Project-Based Learning Towards Collaboration among Students in the Design and Technology Subject

2022· article· en· W4283366689 sur OpenAlexvenueno aff
Dayang Suryati Ibrahim, Abdullah Mat Rashid

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject-based learningTest (biology)Mathematics educationPsychologyTeaching methodCooperative learningControl (management)Group workIntervention (counseling)Educational technologyMedical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching Design and Technology that focuses only on the end product had led to students less exposure to collaboration skills in their learning. Therefore, a study that determines the teaching method in applying collaboration skills among students and its effect is required. The two teaching methods used were the ‘doing a project’ method for the control group and project-based learning for the treatment group. A quasi-experimental study was carried out with a nonequivalent control group. Two groups were selected from two different daily schools consisting of 34 students for the control group and 32 students for the treatment group. A pre-test, followed by an intervention for 7 weeks was carried out. After the intervention, a post-test was carried out for both groups. A questionnaire regarding collaboration skills was used in both tests. The data obtained were analyzed descriptively and by inference. The pre-test showed that there was no significant difference in the level of collaboration of both groups. However, the results of the post-test showed that the level of collaboration in the treatment group is significantly higher than in the control group. Thus, the study showed that collaboration can be applied and cultivated among students by using project-based learning. This can be achieved by structured discussion from explicit planning, and student-centered learning activities with teaching and learning aids that support the execution of students’ project work.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,345 · 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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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