Development of an Integrated Project-Based Learning Model Focused on Building Values, Attitudes, Skills, and Knowledge (VASK) for Multi-Grade Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop an integrated Project-Based Learning (PBL) model based on Values, Attitudes, Skills, and Knowledge (VASK), specifically designed for small-sized schools and mixed-grade classrooms. Employing a phenomenological study approach with a mixed-methods data structure, the research explores two key questions: What are effective multi-grade teaching models? and how does a teacher professional development program (PD) enhance teachers’ ability to implement multi-grade instruction? The study was conducted in collaboration with 45 teachers from five schools across various subjects, including science, mathematics, technology, language, and social studies. It investigates the design and implementation of VASK-based PBL within both classroom and community settings. Data were collected through classroom observations, focus group interviews, and student-teacher reflective journals to assess the model’s effectiveness and adaptability. Findings revealed that the VASK-PBL PD program fosters interdisciplinary learning, community engagement, and student empowerment, enhancing critical thinking, problem-solving, and social responsibility. The study also demonstrated that teachers from all five schools successfully designed multi-grade classroom learning management by integrating inquiry-based learning with context-based education rooted in the local environment. This model offers a practical framework for schools facing resource and staffing limitations, providing meaningful learning experiences that support both academic achievement and social development. Additionally, the study contributes to the PBL literature for mixed-grade settings, highlighting the importance of community-based, values-driven education in promoting equitable learning opportunities for small schools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».