Evaluating the Impact of Smart Learning-Based Inquiry on Enhancing Digital Literacy and Critical Thinking Skills
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
The erosion of essential competencies required for the development of digital literacy and critical thinking skills in the 21st century-attributable to factors such as underutilization of the internet for educational purposes, students' limited abilities in digital operations, information gathering, communication, collaboration, and a deficiency in critical analysis or selection of information-necessitates innovative educational strategies.The smart learning-based inquiry (SLBI) strategy, an advancement from traditional inquiry methods, aims to deepen understanding of learning concepts and problem-solving through digital technology application.This research evaluated the efficacy of the SLBI strategy in augmenting students' digital literacy and critical thinking abilities.Employing a quasiexperimental design with pretest-posttest control groups, the study utilized critical thinking tests and digital literacy questionnaires for data collection.Instrument validity was assessed using the Karl Pearson moment product test formula, yielding r values ranging from 0.465 to 0.724 for the test instrument and 0.556 to 0.945 for the questionnaire.Reliability was verified through Cronbach's alpha, with r values of 0.945 for the test instrument and 0.805 for the questionnaire.Descriptive and inferential statistical analyses were conducted to ascertain the strategy's effectiveness post-implementation. Results indicated that the SLBI strategy, encompassing six stages (orientation, conceptualization, investigation, designing digital reports, reflection, and publishing), significantly improved digital literacy (effect size 2.548, categorized as large) and critical thinking skills (effect size 1.504, also categorized as large) relative to traditional inquiry learning methods.These findings suggest that educators should consider incorporating SLBI strategies to enhance learning outcomes.Furthermore, the research opens avenues for future studies to explore the applicability of SLBI in fostering other competencies such as creative thinking, communicative skills, and learning motivation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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