Developing the Learning Achievement of Motion and Force and Analytical Thinking of Grade 8 Students Using Integrated STEM Education and Inquiry-Based Learning
Notice bibliographique
Résumé
This Study aim to investigate the effects of integrated inquiry-based and STEM education learning management on Thai grade 8 students’ analytical thinking and learning achievement. The research employed a one-group experimental design with 37 grade 8 students from a public school in Khon Kaen Province, Thailand, selected through purposive sampling. The instruments used in this study included an inquiry-based STEM education integrated learning management plan, a learning achievement test on motion and force, and an analytical thinking test. Data were collected through pretests and posttests on learning achievement and analytical thinking, and ongoing assessments during the learning activities. The data were analyzed using percentage, mean score, standard deviation, effectiveness index (E1/E2), and a paired samples t-test. The results indicated that the overall effectiveness of the learning management, calculated as the E1/E2 ratio, was 77.20/77.57, meeting the predetermined criteria of 75/75. Furthermore, significant increases in analytical thinking and learning achievement were observed at the statistical level of 0.5. These findings support the effectiveness of integrating inquiry-based learning with STEM education in enhancing students’ analytical thinking and learning achievement, contributing valuable insights to educational practices in science education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».