Self-Directed Learning Development through Blended Learning in English Opportunity Expansion Schools
Notice bibliographique
Résumé
Self-directed learning and blended learning are instructional methods to enhance students’ current learning behaviour and promote their lifelong learning. This research aims to develop the self-directed learning instructional model by implementing a blended learning method with English subject group teachers in opportunity expansion schools in Lampang province, Thailand, and to examine the model’s effects. Thirty English language teachers were selected as the sample group by using the voluntary sampling technique. The research instruments were an interview form, a lesson plan assessment form, a teacher evaluation form about teachers’ self-directed learning management behaviour, and a student evaluation form about students’ self-directed learning behaviour. The data analysis employed percentage, mean, standard deviation, and dependent t-test. This study had two principal outcomes: (1) teachers’ average mean score on instructional behaviour was higher than before the teaching intervention was implemented, a with statistical significance of 0.05; and (2) students’ average mean score on self-directed learning behaviour was higher than before they engaged in the self-directed learning programme, with a statistical significance of 0.05. These results highlighted that to empower students’ learning abilities, it is important to emphasise goal setting, hands-on learning, and teachers’ role in coaching.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».