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Enregistrement W4384930425 · doi:10.5539/jel.v12n5p188

Enhancing Grade 5 Student Geography Skills and Learning Achievement: A Problem-Based Learning Approach

2023· article· en· W4384930425 sur OpenAlexvenueno aff
Pritchayada Sonrum, Wittaya Worapun

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésMathematics educationAcademic achievementProblem-based learningStudent achievementPsychologyCluster samplingTeaching methodMedical educationMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the potential of Problem-Based Learning (PBL) in primary school education and investigates its impact on geography skills, learning achievement, and satisfaction. The purpose of the study is to assess the effectiveness of PBL as a student-centered approach in enhancing learning outcomes. The participants consisted of 43 grade 5 students from schools in Thailand, selected through cluster random sampling. The study employed geography skill and learning achievement assessments, along with satisfaction surveys, as research instruments. The results revealed significant improvements in participants’ geography skills and learning achievement, with high levels of satisfaction reported. These findings highlight the effectiveness of PBL in primary school education and underscore the importance of implementing student-centered approaches. Further research is recommended to examine the long-term effects and sustainability of PBL implementation in primary school settings, promoting ongoing advancements in educational practices.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,328 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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