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Enregistrement W4367172049 · doi:10.5539/hes.v13n2p111

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

2023· article· en· W4367172049 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLesson planLearning ManagementLearning sciencesMathematics educationNonprobability samplingEducational technologySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,292 · 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