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Enregistrement W4413865858 · doi:10.5539/hes.v15n4p58

Development and Validation of Instructional Model Using Project-Based and WebQuest Learning Approaches for Enhancing Innovation Ability of Electrical Engineering Students

2025· article· en· W4413865858 sur OpenAlexvenueno aff
Wang Jianqiu, Julamas Jansrisukot, Pattawan Narjaikaew

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Vocational Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWebQuestMathematics educationInstructional designPsychologyComputer scienceKnowledge managementPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although innovation is widely recognised as a cornerstone of contemporary engineering, empirical studies consistently show that undergraduate electrical‑engineering students lag behind industry expectations in rapidly translating interdisciplinary concepts into functional prototypes. These findings underscore the need to comprehensively reform teaching practices, curriculum structures, and assessment systems so as to cultivate prototype‑oriented innovation competence. This article aimed to develop and validate an instructional model using project-based and WebQuest learning approaches for enhancing innovation ability of Chinese electrical engineering students. The scope of the presentation focuses on the development process of the instructional model, with particular emphasis on establishing internal validity through expert review. This article aimed to develop and validate an instructional model that combines Project‑Based Learning and WebQuest approaches to enhance prototype‑oriented innovation ability among Chinese undergraduate electrical engineering students. Following a two‑phase research and development framework, Phase 1 conducted expert review to ensure content validity, and Phase 2 involved prototype refinement and pilot implementation. Instrument quality was high, and inter‑rater reliability was good (ICC = 0.76-0.90). Experts rated all seven components—principles, objectives, learning steps, instructor and learner roles, media resources, and evaluation—as highly appropriate, confirming the model’s conceptual soundness and practical applicability. In summary, the majority of experts found the various components of the instructional model to be appropriate at a high to highest level. The ICC values for all instructional model components indicated good reliability, demonstrating the dependability of the developed instructional model.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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