การพฒนาทกษะการเขยนรายงานการศกษาคนควาดวยแบบฝกทกษะ สำหรบนกศกษาสาขาวชาการศกษาปฐมวยชนป 4
Notice bibliographique
Résumé
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาทักษะการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้าด้วยแบบฝึกทักษะสำหรับนักศึกษาสาขาวิชาการศึกษาปฐมวัยชั้นปี 4 2) ศึกษาความพึงพอใจของนักศึกษาต่อการจัดการเรียนรู้โดยใช้แบบฝึกทักษะการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ ได้แก่นักศึกษาสาขาวิชาการศึกษาปฐมวัยชั้นปี 4 ที่ลงทะเบียนเรียนรายวิชาสัมมนาปัญหาและแนวโน้มในการพัฒนาการศึกษาปฐมวัยในอนาคต ในภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2566 จำนวน 29 คน ด้วยการสุ่มอย่างง่าย โดยใช้หมู่เรียนเป็นหน่วยสุ่ม ด้วยการจับฉลาก เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยได้แก่ 1) แผนการจัดการเรียนรู้การเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า 2) แบบฝึกทักษะการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า 3) แบบประเมินทักษะการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า และ 4) แบบสอบถามความพึงพอใจของนักศึกษาที่มีต่อการจัดการเรียนรู้ด้วยแบบฝึกทักษะการเขียนรายงานจากการศึกษาค้นคว้า วิเคราะห์ข้อมูลโดยการหาค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลวิจัยพบว่า 1) ความสามารถด้านการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้าด้วยแบบฝึกทักษะสำหรับนักศึกษาชั้นปีที่ 4 มีความสามารถในการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า ด้านการเรียบเรียงรายงาน สูงสุด รองลงมาคือ การเขียนบรรณานุกรม และการเขียนรายการอ้างอิง โดยรวมความสามารถทุกด้านอยู่ในระดับ มากที่สุด 2) ผลการศึกษาความพึงพอใจของนักศึกษาที่มีต่อการจัดการจัดการเรียนรู้โดยใช้แบบฝึกทักษะการเขียนรายงานการศึกษาค้นคว้า คือ ด้านแบบฝึก สูงสุด รองลงมาคือ บรรยากาศในการเรียน และ เนื้อหาและการใช้ภาษา โดยรวมความพึงพอใจทุกด้านอยู่ในระดับ มากที่สุด
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,285 | 0,138 |
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 ».