MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403899204 · doi:10.5539/jel.v14n2p89

The Development of a Blended Instructional Model Using the Inquiry Process with Digital Games to Enhance Analytical Thinking Skills for Primary Students

2024· article· en· W4403899204 sur OpenAlexvenueno aff
Noppawan Tawalai, Thapanee Seechaliao

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationProcess (computing)PsychologyGame based learningCritical thinkingBlended learningPedagogyComputer scienceEducational technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical thinking skills were an essential learning process for primary students. The research objectives were to 1) study the current condition, problems, and good practices regarding teaching and learning. 2) develop a blended instructional model using the inquiry process with digital games to enhance analytical thinking skills for elementary school. 3) study the results of using the instructional model. The research and development process was divided into 3 phases. Phase 1; study the current conditions, problems, and good practices regarding teaching and learning, the sample group included 377 teachers and 11 teachers. Phase 2; develop a blended instructional model, the sample consisted of 7 and 7 experts. Phase 3; study the results of using the instructional model the sample consisted of 34 grade 6 students. The data were analyzed by basic statistics and hypothesis testing statistics. The research found that 1) The current condition and overall problems were moderate level. The good practices included blended learning methods, the inquiry process, and instructional media with digital games. 2) The blended instructional model using an inquiry process along with a digital game included 4 core components: principles, objectives, management of teaching-learning processes, and measurement and evaluation. Seven experts evaluated and certified this instructional model that was appropriate in all aspects at a high level. 3) The results of using the instructional model found that (1) the analytical thinking skills of students who studied using the instructional model overall post-test were significantly higher than pre-test at the .05. (2) Measuring students’ learning achievement overall score post-test was significantly higher than pre-test at the .05. (3) Students’ post-test scores of the experimental were significantly higher than the control group at the .05. (4) Students’ post-test scores of the experimental were significantly higher than the control group at the .05.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,386 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207