Implementation of a Curriculum to Enhance Learning Management Competency in Computational Thinking for the Lower Secondary Teachers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teaching computational thinking develops students in analytical thinking, systematic thinking, step by step reasoning to solve problems, applicable to real-life problems, and can be integrated across a wide range of disciplines, combining knowledge to create works and extend knowledge to other subjects. The objective of this study was to examine the outcomes of a curriculum to enhance learning management competency in computational thinking for lower secondary teachers. The samples were 4 teachers selected by purposive sampling, and 123 grade 8 students selected by the criterion of 70% from private schools under Mahasarakham Provincial Education Office, Office of the Private Education Commission, Thailand. The instruments for the lower secondary teachers were; 1) a test to measure knowledge and understanding of teachers' computational thinking learning management, 2) an assessment form for learning activity design ability, and 3) an observational form of learning management ability, while a computational thinking ability test was employed to the students. The data were analyzed by mean, percentage, standard deviation, and the Wilcoxon signed rank test. The results were; 1) the teachers after the workshop had higher knowledge and understanding of computational thinking learning management than before the workshop; 2) the teachers were able to design learning management that promotes computational thinking at a high level; 3) the teachers were able to provide learning management that promotes computational thinking: overall, the average was good; and 4) the students' computational thinking ability after learning was higher than before learning at a statistical level of .05.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle