Development and Effect of a SnowBall Teaching-Learning Model based on Flipped Learning
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
In order to nurture nursing talents with good interest in learning as well as adaptability to the field, it is necessary to have conditions for self-directed learning, this study aimed to the creation of an educational environment and teaching-learning methods; thus, developing a model suitable for nursing students is essential. A snowball teaching-learning model based on flipped learning was developed and applied to nursing students' basic nursing practice classes in order to understand the effect on self-directed learning ability, interpersonal ability, and personality. For the study period, from September 1, 2015 to July 31, 2016, 21 second-year students in the Department of Nursing at University D, located in B city, Busan were recruited through convenience sampling. The collected data were analyzed using SPSS WIN (Ver. 21.0). The results of the study indicated there was a significant difference in the self-directed learning ability score from 3.16±0.28 points before the teaching-learning model application to 3.99±0.49 points after the application of the teaching-learning model. There was a significant difference in from 3.67±0.49 points before application to 3.90±0.43 points after application. There was also a significant difference in the personality score, from 3.69±0.49 points before application of the teaching-learning model to 4.06±0.46 points after application. Therefore, since the flipped learning-based snowball teaching-learning model is helpful in improving job competency, repeated experimental studies are suggested to verify the effectiveness.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle