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Enregistrement W4307101847 · doi:10.5430/jct.v11n8p30

Implementation of Problem-based Learning in Reading among Primary School English Teachers in Neijiang City, Sichuan Province, China

2022· article· en· W4307101847 sur OpenAlexvenueno aff
Zhenchen Li, Ahmad Johari Sihes

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationSchool teachersReading (process)Class (philosophy)Test (biology)Problem-based learningPsychologyChinaPedagogyMedical educationMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem-based Learning (PBL) is a student-centered teaching method with teachers as facilitators. In order to promote the mastery and implementation of PBL by primary school English teachers, this study is conducted to determine the knowledge and implementation level of the PBL, and compare the knowledge and implementation level of the PBL between English major and non-English major teachers. A total of 150 English teachers from public primary schools in urban areas of Neijiang City, Sichuan Province, China was involved in the study. The instrument used was an online questionnaire. The result from descriptive statistics and T-test showed that the knowledge and implementation level of PBL among primary school English teachers is high. Besides, there is no significant difference between English major and non-English major primary school English teachers in knowledge and implementation level of PBL. It was found that English major background has no effect on teachers’ knowledge and implementation level of PBL in primary school English reading class. Overall, this study explored the implementation of PBL among primary school English teachers in reading and promoted teachers’ attention to PBL, improved teachers’ ability to apply PBL, enhanced the English reading ability of primary school students, and promoted the reform and development of teaching methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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