Empowering Teachers' Learning into Practice: The Case of Flipped Classroom Learning Management
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to conduct a study to develop an educational innovation called "Online Self-Training Program to Empower Teachers' Learning into Practice: The Case of Flipped Classroom Learning Management," efficiently using the Research and Development (R&D) methodology. This online self-training program consists of two projects: 1) A Teacher Development Project: It includes self-training modules for teacher learning, comprising 10 modules. 2) A Teacher Implementation Project: It involves a self-training module for teachers to use as a practical guideline, consisting of 1 module. The results of the experimental research in the first project revealed that among the experimental group of 16 teachers, their post-test scores met the standardized criteria of 90/90, and they had statistically significantly higher scores compared to their pretest scores. In the second project's experimental research, it was found that the post-test scores of 640 students showed a statistically significant increase in their perception of flipped classroom learning management when compared to their pre-test scores. The research results were consistent with the predefined research hypotheses, indicating that the educational innovation produced by this research has been confirmed to be effective. It can be beneficially applied to teachers and students in schools that are the target population for disseminating the research findings in the future.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».