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Enregistrement W4401911476 · doi:10.5430/wje.v14n3p43

Empowering Teachers' Learning into Action to Enhance Active Learning in the Classroom

2024· article· en· W4401911476 sur OpenAlexvenueno aff
Chalermchai Pondongnok, Phrakhrusutheejariyawattana Phrakhrusutheejariyawattana

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyActive learning (machine learning)Teaching methodAction researchAction (physics)PedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is a Research and Development (R&D) study aimed at developing educational innovation entitled "Online Self-Training Program to Empower Teachers' Learning into Action to Enhance Active Learning in the Classroom", and implemented in schools. The online self-training program consists of 2 projects 1) a Development project for teacher learning which includes 7 self-training modules, and 2) the implementation of an online self-training program project which includes 1 self-training module to be used as a teaching guideline. The research consists of 4 steps. The final step was an experimental study. The results of the first project found that 12 participating teachers achieved post-test scores that met the standard of 90/90. The average post-test score was statistically significantly higher than the average pre-test score. Additionally, results from the second project found that, according to students’ perception scores, the average post-test score was statistically significantly higher than the average pre-test score among 500 students. The results confirm that the "Online Self-Training Program to Empower Teachers' Learning into Action to Enhance Active Learning in the Classroom," is an effective educational innovation for teachers. Therefore, it can be disseminated for the benefit of teachers in schools on a broader scale in the future. Additionally, results from the second project found that, according to students' perception scores, the average post-test score was statistically significantly higher than the average pre-test score among 500 students. The results confirm that the "Online Self-Training Program to Empower Teachers' Learning into Action to Enhance Active Learning in the Classroom" is an effective education innovation for teachers. Therefore, it can be disseminated for the benefit of teachers in schools on a broader scale in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,398 · 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'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

Citations0
Publié2024
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