Lesson observation tool for project-based learning: a useful tool for learner-centered pedagogy enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The CBC has been implemented in pre-primary through secondary schools in Rwanda. However, a gap was found in assessing the implementation of the CBC since there is no documentation to fulfill the need. Methodology This study is a product of a validated and reliable Lesson Observation Tool for Project-based Learning (LOTPBL), designed to fill the gap in monitoring and assessing the implementation of a competence-based curriculum within a project-based learning (PjBL) framework in Rwanda. The tool was piloted to check for its construct. The tool was checked for reliability. The calculated Kappa coefficient was 0.8, indicating that the tool is suitable for use. The tool was used while observing one teacher during 60 lessons (30 lessons before and 30 after the intervention). Results The tool was found worthy to be used during lesson observations about project-based learning instructions. The analysis of the collected sample data revealed an improvement in the teacher employing key observations of PjBL during instructions (p-value = 0.0096; p < 0.05). The computed t-statistic of −3.38 with a two-tailed p-value of 0.0096 (p < 0.05) confirms that this improvement is statistically significant. Discussion These results indicate a notable enhancement in the implementation of strategies such as project initiation, student-centered learning, collaboration, and authentic assessment during instructions. The LOTPBL holds significant potential for supporting the global shift toward competency-based and active learning methodologies through project-based learning.
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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 | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».