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Enregistrement W4411131067 · doi:10.5430/wje.v15n2p1

Unlocking Potential: A Combined Situated and Project-Based Learning Approach to Foster Reading and Analytical Thinking Abilities in Primary Chinese Classrooms

2025· article· en· W4411131067 sur OpenAlexvenueno aff
Xu Xiang, Tinnakorn Attapaiboon, Nirat Jantharajit

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedReading (process)PsychologyMathematics educationSituated learningPedagogyTeaching methodReading comprehensionComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study developed and examined an integrated instructional framework that combines Situated Learning (SL) and Project-Based Learning (PjBL) to enhance primary students' reading comprehension and analytical thinking skills in Chinese language education. Drawing on a comprehensive literature review of relevant studies from 2018 to 2024, the framework was structured into five key pedagogical modules. To evaluate its effectiveness, a one-group pre-test and post-test quasi-experimental design was implemented with 42 fifth-grade students from a primary school in Binzhou, China. Over the course of a one-month intervention, students engaged in contextualized, inquiry-based learning activities aligned with the proposed model. The results indicated statistically significant improvements in both reading comprehension and analytical thinking following the intervention. These findings suggest that the integrated SL-PjBL approach can effectively foster higher-order cognitive skills in primary education. However, limitations such as the absence of a control group and the preliminary nature of the framework warrant further refinement and validation in future research.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,311 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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