Constructivist Learning Environment Model for Rectifying Secondary Students’ Misconceptions in Learning Science: Design Development and Validation Phases
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop and validate a Constructivist Learning Environment Model to address secondary students’ misconceptions in learning Science. Employing a Design and Development approach (Richey & Klein, 2007), the research is conducted in two phases. Phase 1 focuses on model design, drawing from an extensive literature review to integrate five key components: psychological, pedagogical, misconceptions and concept change theory, media, and contextual factors. Phase 2 involves validation, with internal validity assessed through expert reviews and surveys, and external validity evaluated using pre-test and post-test measures on 60 high school students from Wangsammowittayakan School in Udonthani, Thailand. The results reveal modest improvements in student achievement, with the mean score on the achievement test rising from 32.43 (pre-test) to 34.63 (post-test), alongside a significant increase in students’ conceptual understanding, as evidenced by a mean score improvement on the conceptual change test from 11.70 to 13.50. This key contribution of the study is the development of a comprehensive model that systematically integrates psychological, pedagogical, misconceptions, media, and contextual components, offering an innovative and multifaceted approach to enhancing students’ understanding of complex scientific concepts and fostering conceptual change.
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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 | 0,059 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».