Exploring Fundamental Aspects and Needs for Developing an Instructional Model to Enhance Attitude and Achievement in Ideological and Political Education: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to survey and explore the basic aspects and needs for developing an instructional model to enhance attitude and achievement in ideological and political education(IPE). According to the experimental data results, the current status of attitude and achievement and the factors affecting attitudes are mainly analyzed, and recommendations were made for the reform of the teaching model of IPE education in vocational colleges. The sample consisted of 286 students in the first semester of the 2024-2025 academic year at Sichuan Vocational College of Health and Rehabilitation. A total of 246 valid questionnaires were collected, and seven faculty members and seven student representatives were interviewed. The instruments were College students' attitude scale and interview outlines. The study used both quantitative and qualitative methods. The results indicate that the overall attitude to learning of students in Chinese vocational colleges is “moderate”, the achievement base is in mid-to-lower range, and although the awareness of the meaning of learning has increased, the classroom mood is significantly deficient. Based on the results, it suggests that the traditional instructional model is no longer suitable for IPE. When designing the model, we should combine with constructivism and other theories of suitability to explore the whole process of IPE, adopting a group problem-driven approach and making the classroom return to “student-centered”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».