Developing Handmade Teaching Material Innovation on Thailand Maps to Enhance Geography Concepts of Students with Visual Impairments to Creating an Equitable Ecology in Education for Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the research were to study and develop handmade teaching materials innovation on Thailand maps to enhance geography concepts of students with visual impairments and 2) to study Thai geography concepts of students with visual impairments. The research was action research whereby there were samples in the research, namely (1) 5 experts in developing teaching materials for students with visual impairments (2) 5 experts in social studies learning management, and (3) 10 students with visual impairments. Simple random sampling was used. From the research studies, it was found that: 1) Handmade teaching materials on Thailand maps to enhance geography concepts for students with visual impairments have been developed by using the content of Thailand maps of secondary education students to enhance handmade teaching materials on Thailand maps accounting for 15 charts based on the design of CADDIE model of Mangkhang (2017). Assessment results had completeness and appropriate qualities at a high level. This was used together with our plan of learning management on Thailand maps for 4 plans accounting for 10 hours. The assessment results of the learning management plan came out with having completeness, correctness, and qualities suitable at a high level; 2) Building the assessment form of geography concepts of students with visual impairments had completeness and qualities suitable at a high level and students had geography concepts at the highest level.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».