Infographic applications in cooperative groups in physics teaching
Notice bibliographique
Résumé
Contrary to the results of some studies, is online education expected to be as effective as face-to-face education? If this question is answered in the affirmative, how can a design be made for Physics education? This research aims to determine the effectiveness of infographic-assisted physics teaching with collaborative groups in teaching physics subjects online, face-to-face, and coeducational settings. In this research, action research method was used and both qualitative and quantitative findings were analyzed. The sample of the study consists of 168 students studying in one of the high schools in Turkey, where one of the researchers teaches physics. Four different data collection tools were used in the study. These tools are: a five-point Likert-type questionnaire, one consisting of 17 questions and the other 20 questions, an interview form consisting of 4 questions, and rubrics consisting of 6 items. Quantitative findings were evaluated with SPSS and qualitative findings were evaluated with the help of content analysis. According to the results obtained from the research findings, infographic applications in collaborative groups offered in different learning environments such as online, face-to-face, and hybrid learning contribute positively to the development of students’ self-efficacy and social skills for learning physics lessons. Applications carried out with infographic-supported collaborative groups (ISCGs); these applications contributed to the development of physics learning, attitude toward physics lessons, and social skills of students studying in online, face-to-face, and hybrid learning environments. It has been determined that these practices contribute positively to the elimination of academic and social differences among students. On the other hand, when ISCG applications in Physics education are carried out together with online education, which is perceived as disadvantageous, it increases the group responsibilities of the students and enables them to have equal opportunities with the environments where face-to-face education is provided. The technological content of ISCG applications affects the attitudes of high school students positively and ensures their active participation in the activities throughout the process.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».