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Enregistrement W4402062384 · doi:10.48161/qaj.v4n3a189

The Impacts of the Analysis, Debate, and Finding Models on Learning Natural Sciences

2024· article· en· W4402062384 sur OpenAlexaff
Apdoludin Apdoludin, Megawati Megawati, Randi Eka Putra, Dodi Harianto, Wiwik Pudjaningsih, Elfa Eriyani

Notice bibliographique

RevueQubahan Academic Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)Natural scienceEpistemologyGeographyPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem solving of low critical thinking skills, difficulty in practicing science skills, analyzing students' concepts in depth and low learning outcomes are serious problems that must be solved. This experimental study aims to compare critical thinking skills, science skills, students' analytical skills and learning outcomes between the two groups, namely the pre-test and post-test control groups. This study involved 26 students of grade 5 SDN 196/II Taman Agung, Bathin III District, Bungo Regency, totaling 26 students. The results showed that students had critical thinking skills, practicing science skills, and analyzing students' concepts in depth who believed that knowledge related to the material must be justified in various ways that showed broader and positive epistemics as evidenced by a significant increase in the science learning outcomes of grade 5 students of SDN 196/II Taman Agung, Bathin III District, Bungo Regency with a learning model of debate, analysis, and findings through experimental methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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Résumé présentoui

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