Encouraging Students’ Critical Thinking Using Problem-Based Book Integrated Daily Problems and Solutions about Environmental Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Using learning books for students related to everyday problems and their solutions is important to support the empowerment of students' thinking. This research aims to encourage students' critical thinking (CT) using a problem-based book integrated with daily problems related to environmental pollution. Quasi-experimental-based research was used to investigate the CT of 103 junior high school students. Forty-nine students were given an intervention using a problem-based book integrated with daily problems about environmental pollution. A total of 54 students were not given intervention (control class). Students' CT was collected using tests validated by experts and empirically and met reliability. CT n-gain was calculated based on pre- and post-CT values. Students' CT priors show differences, so the calculation of the intervention effect uses n-gain data. The t-test calculates CT differences in the intervention and nonintervention classes. Data analysis shows that using a problem-based book integrated with daily problems about environmental pollution affects increasing students' CT, which is significant (Sig. n-gain < 0.05). Students in the experimental class showed a moderate increase, while students in the control class showed a low CT increase. Presenting daily problems related to the environment around students has increased critical discussion during learning. This condition causes CT students to be encouraged to be better during learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».