A Study of Problem-Based Flipped Learning of Indonesian Vocational High School Students
Notice bibliographique
Résumé
The integration of innovative learning models is essential for preparing vocational high school (VHS) students with 21st-century skills. This study aimed to explore the need for a Problem-Based Flipped Learning (PBFL) model with a Science Technology Engineering Mathematics (STEM) approach tailored to the needs of vocational high school students. Employing a qualitative descriptive method, the study involved 33 vocational high-school students and three mathematics teachers. Data was collected through interviews, observations, and questionnaires, with validity using triangulation. The results indicated that 87.9% of students endorsed the incorporation of PBFL-STEM, highlighting its efficacy in promoting collaboration and critical thinking. Educators emphasized its capacity to bridge theory and practice for enhanced industry alignment. Nonetheless, insufficient technology infrastructure and inadequate teacher preparation have been recognized as impediments to effective adoption. To tackle these issues, this study employed adaptive solutions, including the utilization of readily available technology (e.g., smartphones) and the provision of continuous teacher mentorship for better implementation. This research identified that the PBFL-STEM approach is extremely pertinent for vocational high schools, providing significant possibilities to cultivate students' 21st-century talents. This study showed that vocational schools can quickly fix these problems by encouraging teachers to improve their skills and ensuring that they understand the importance of new ways of learning for giving students a good education.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».