The Effects of Problem-Based Learning (PBL) Model, Educational Techniques, Creative Thinking Skills, Self-Confidence and Metacognitive Skills on Students' Biology Information Retention
Notice bibliographique
Résumé
Student retention in science education remains a critical challenge, particularly in Biology, where conceptual complexity often leads to limited long-term understanding. This study aims to investigate how metacognitive skills mediate the relationship between instructional strategies and students’ retention in Biology, focusing on the effects of Problem-Based Learning (PBL), educational technology, creative thinking skills, and self-confidence. A quantitative, cross-sectional research design was used, involving 329 senior high school students in Gorontalo, Indonesia. Data were gathered through validated questionnaires and observation sheets, then analyzed using descriptive statistics and Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Descriptive results showed that the PBL model and educational technology were rated positively, while creative thinking, self-confidence, metacognitive skills, and retention were rated moderately high. SEM-PLS analysis revealed that PBL, educational technology, creative thinking, and self-confidence significantly influenced metacognitive skills. Creative thinking and self-confidence also had significant direct and indirect effects on retention. However, PBL and educational technology had no significant direct effects on retention, although their indirect effects through metacognitive skills were significant. Metacognitive skills play a pivotal mediating role in enhancing student retention in Biology. The findings underscore the need to integrate instructional methods and learner attributes that support metacognitive development, offering valuable insights for science educators and curriculum designers.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».