The Predictive-Observation-Explanatory (POE) Technology based Learning Management Results to Promote Scientific Explanations Making about the Change of the Substance for Primary School Students
Notice bibliographique
Résumé
The research aimed to 1) build and assess suitability of the learning management plan of the predictive-observation-explanatory (POE) technology based learning approach to promote scientific explanation making about the change of the substance for primary school students, 2) to distill the lesson learnt of the predictive-observation-explanatory (POE) technology based learning approach to promote scientific explanation making about the change of the substance for primary school students. The research was action research. The sample in the research consisted of: (1) a group of experts assessing the learning management approach, namely staff of teachers, teachers of science and experts of science learning management, accounting for 9 people and (2) the experimental group of learning management, namely 3 science teacher and 40 Year 5 primary school students. Purposive sampling was used to come up with a total of 52 people. The study results revealed that: 1) Building and assessing suitability of the learning management plan of the predictive-observation-explanatory (POE) technology based learning approach to promote scientific explanation making about the change of the substance for primary school students has brought about the learning management plan for 3 learning management plans by using the total of 3 hours for learning. There is the process in organizing learning activities for 7 steps called “7P POE Technology based Learning Model” consisting of (1) Positive Stimulate, (2) Pre-debate, (3) Predict, (4) Post-debate, (5) Participant Observation, (6) Phenomenon Explanation and (7) Practice and the result of suitability assessment was at the highest level. 2) Distilling the lesson learned of the predictive-observation-explanatory (POE) technology based learning approach to promote scientific explanation making about the change of the substance for primary school students has found that scientific learning competency called (Scientific Explanations Making Concepts consists of (1) Positive Definition, (2) Scientific Phenomenon Prediction and (3) Logical Thinking. This is important scientific learning competency which should be developed to primary school students in the future.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».