Problem-Based Learning: A Learner-Centered Approach to Upsurge Academic Triumph in Social Science Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Problem-Based Learning (PBL) is a useful learner-centered approach in which learners collaborate within small groups to solve an authentic ill-structured problem that has no right or wrong answer. However, facilitating and designing PBL can be challenging for teachers as well as for learning environment with learners with diverse needs. The main purpose of this action research is to upsurge the academic triumph of Grade 12 Senior High School Learners using PBL in teaching Social Science Classroom. Specifically, this action research sought to answer the following questions: (1) what is the level of learners academic performance in terms of their quarterly grades in UCSP as to their 1st Quarter Grade and 2nd Quarter Grade? (2) what is the mean difference between learners academic performance in terms of their 1st and 2nd quarter grade in UCSP? and (3) how do the learners describe their lived experiences during and after the implementation of problem-based learning as a learner-centered approach in teaching social science classroom? The study is limited to Grade 12 learners from Understanding Culture, Society, and Politics Class of Sta. Catalina Integrated National High School from September 2022 to October 2023. In the conduct of the action research, Mixed Method Research was used to gather necessary data and information. Mean and standard deviation were analyzed using descriptive statistics for quantitative data and thematic analysis for qualitative data gathered from focus group discussions. The findings have shown that PBL as a learner-centered approach to teaching social science, had a large and positive effect to upsurge the academic triumph of Grade 12 learners which marks Very Satisfactory on the level of their academic performance in UCSP Class. For an instance, the conduct of more studies on the different factors affecting PBL integration and specific effects of PBL on various learner domain is recommended to facilitate comparative educational research in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».