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Enregistrement W4392908709 · doi:10.29329/bedu.2022.471.1

Education under Siege and Fire: Experiences of PBL for Leadership Skills Development from Gaza

2022· article· en· W4392908709 sur OpenAlexafffund
Amjad Joma, Safa Migdad, Olivier Arvisais

Notice bibliographique

RevueBase for Electronic Educational Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Leadership, and Health Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésSiegeGaza stripPsychologyProject-based learningMathematics educationEducational leadershipPedagogyMedical educationMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing and implementing emergency education solutions during an ongoing crisis is a significant issue. Since 2007, the Israeli blockade and the ongoing conflict have had a significant negative impact on the education sector in Gaza. This field note addresses the issues affecting the education sector in the Gaza Strip and outlines Project-Based Learning (PBL), an education technique for developing leadership abilities that could serve as an emergency response to education. This intervention was done with 76 third graders from Al Zaitun Coed Elementary C School in Gaza and two classes of third graders were selected at random. The participants were separated into two groups of equal size, each containing 38 pupils. The experimental group was taught English using the project-based learning strategy, whereas the control group was instructed using the traditional way. The research instrument was an observation card on which the student's leadership qualities were scored prior to and after application. On the post-application observation card, the experimental group's leadership skills were rated higher on average by the results. These findings were attributable to the project-based learning technique, which the researchers advocate for developing leadership abilities in English classes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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