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Enregistrement W4408666054 · doi:10.5539/hes.v15n2p158

Enhancing Science Process Skills and Scientific Mind with Low-cost mini science experiment kits for Thai 6th Graders

2025· article· en· W4408666054 sur OpenAlexvenueno aff
Kanok-on Khampui, Kwanyuen Leamsamrong, Woottipong Rarat, Rattikan Sarnkong

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyProcess (computing)Science educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purposes of this study were: To examine the effects of low-cost mini science experiment kits on Thai 6th graders' science learning achievement; To investigate how these kits impact Thai 6th graders' Science process skills; To explore their influence on Thai 6th graders' scientific mindset The participants were 111 sixth-grade students from three public schools in a rural province in Northeastern Thailand. The study utilized four key instruments: (1) a set of learning management plans (2) a learning achievement test, (3) a scientific process skills assessment, and (4) a scientific mindset assessment. The results showed that students achieved an overall learning achievement score of 74.71%, a scientific process skills score of 93.56%, and a scientific mindset score of 96.62%, all exceeding the predetermined criteria. These findings indicate that Low-Cost Mini Science Experiment Kits effectively enhance science learning outcomes, encourage hands-on engagement, and support skill development in resource-limited educational settings. The results of the study contribute to the field of science education by demonstrating how affordable, accessible learning tools can promote educational equity and improve science instruction in underfunded schools.

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)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,431 · 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
Publié2025
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