MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402499621 · doi:10.5539/hes.v14n4p38

The Use of STEAM Education Learning Package to Develop Elementary School Students’ Science Process Skills and Learning Achievement of Physical Properties of Materials

2024· article· en· W4402499621 sur OpenAlexvenueno aff
Pasinee Meepat, Thanya Kadroon, Anchalee Sangarwut

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Research and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyProcess (computing)Academic achievementScience educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to: 1) assess the impact of a STEAM education learning package on grade 10 students’ science process skills, 2) evaluate its effect on their learning achievement concerning the physical properties of materials, and 3) gauge the students’ satisfaction with the learning package. The participants were 13 grade 10 students from a public school in Thailand, selected through convenience sampling. The study utilized a STEAM Education Learning Activity Package, a Science Process Skills Test, a Learning Achievement Test, and a Learning Satisfaction Questionnaire as instruments. Data analysis involved calculating mean scores, standard deviations, effectiveness indices (E.I, E1/E2), and normalized gains. Results demonstrated significant improvements in both science process skills and learning achievement related to the physical properties of materials. Additionally, the learning package enhanced students’ satisfaction with their learning experience. These findings suggest that the STEAM education learning package could be a valuable tool for improving science education at the elementary school level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education StudiesMême sujetEducational Research and PedagogyTravaux en français237 207