Application of the Problem Based Learning Model ( PBL ) To Improve Critical Thinking Skills and Mastery of Concepts on Environmental Pollution Materials
Notice bibliographique
Résumé
The Problem Based Learning Model (PBL) is a learning model that is highly recommended in the implementation of the National Curriculum. This research is to obtain an overview of the implementation of PBL in learning environmental pollution in an effort to improve critical thinking skills and mastery of concepts. This research was carried out by the quasi-experimental method, namely the pretes-postes control design. The study subjects were 73 students who were divided into control groups and experimental groups. The data obtained comes from the completion of the critical thinking test problem in the form of a description and mastery of the concept in the form of multiple choices. The results of the study explain that the acquisition of critical thinking skills with higher value PBL learning ( average - = 82.1) compared with conventional learning ( average - =61.4 ) with a calculated t value of 28.34 (p 0.05). Mastery of concepts with PBL learning gets a higher score ( average - average = 76) compared to conventional learning ( average - 0.05TAG. The results showed that the PBL learning model was able to improve critical thinking and mastery of the concept of students in class X environmental pollution material at Senior High School 1 Dramaga.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».