Development and Validation of Instructional Model Using Project-Based and WebQuest Learning Approaches for Enhancing Innovation Ability of Electrical Engineering Students
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».