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Enregistrement W4313388101 · doi:10.23917/ijolae.v4i3.19432

Education Application Testing Perspective to Empower Students' Higher Order Thinking Skills Related to The Concept of Adaptive Learning Media

2022· article· en· W4313388101 sur OpenAlexaff
Hernawan Sulistyanto, Sofyan Anif, Sutama Sutama, Sabar Narimo, Anam Sutopo, Muhammad Izzul Haq, Gamal Abdul Nasir

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal on Learning and Advanced Education (IJOLAE) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityLikert scaleTest (biology)Computerized adaptive testingSample (material)Computer scienceQuality (philosophy)Set (abstract data type)Perspective (graphical)Adaptation (eye)Scale (ratio)Mathematics educationMultimediaHuman–computer interactionArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims at arguing for the importance of the testing step when designing an educational application by taking a case study from the development of adaptive learning media. The media contains a set of in-struments that are specifically built to empower students' critical thinking skills. Three aspects that are con-sidered in testing this educational application are application validity at each stage of system development, measurement of the final system feasibility test for user needs, and system implementation by running learning media on the test sample. Implementation of testing on application products is carried out accord-ing to system requirements and models. The existence of the characteristics of adaptive media and the diver-sity of menus in the application implies the importance of doing a lot of improvisation when carrying out tests, such as determining the right test cases, choosing the appropriate test model and method, determining a suitable test environment, and considering several other aspects aimed at optimizing test results. obtained in order to ensure the quality of learning media products. This study analyzed the test data using Likert scale as an interpretation of the results of the validation assessment from the experts by referring to certain perceived standards of assessment. Meanwhile, the analysis of the data from the feasibility test results from a sample of 20 students using the system usability scale (SUS) instrument. The technique to test the effec-tiveness was using a pretest-posttest control group design with a sample of 98 students. Parametric/non-parametric data analysis was then applied to analyze the data on the results of testing the effectiveness or efficacy of adaptive media products in improving students' higher order thinking skills (HOTS). Based on the testing steps applied to the application of adaptive learning media, the results obtained that the product was considered feasible and effective in empowering students' HOTS. The study concludes that the educa-tional application testing that has been carried out is able to provide an objective and independent view of the application of adaptive learning media which will be useful in operational functions to understand the level of effectiveness in its implementation before being widely used in learning.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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