The Effectiveness of Brain-Based Learning (BBL) on Students’ Achievement and Knowledge Retention in Science
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the current study is to investigate the effects of Brain-Based Learning (BBL) on academic achievement and knowledge retention in science subjects for middle school learners. The participants were six graders at one of the private schools in Abu Dhabi, United Arab Emirates (N=85). In the study, a pre-test (before the beginning of the experiment), experimental design (eight weeks), a post-test (week eight at the end of the experiment), and a retention test (ten days after the experiment) have been used to test the hypothesis. The participants were divided into two groups; an experimental group where 40 students were subjected to intervention of BBL during science classes for about eight weeks, and a control group where 45 students had conventional science classes. The pre-test results before the experiment and the post-test conducted at the end of week eight were analyzed to explore the effectiveness of BBL on students’ achievement in science, the data showed that there was no significant difference between the control group and the experimental group. As a view to explore the effectiveness of BBL on knowledge retention, the results of the post- test and retention test, conducted ten days after the experiment, were compared and analysed, the data showed that there was a significant difference in the results between the control and experimental groups in the boys’ classes. This suggests that BBL approach may be more effective on knowledge retention than the conventional teaching approach.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».