Development of an Experiential Learning Model for Exploring the Natural Surroundings (EJAS) by Utilizing Forests as a Learning Resource at the Leuser Nature School
Notice bibliographique
Résumé
The research objectives are: (1) To produce a learning model product for exploring the surrounding natural environment using the forest as a learning resource for students at Leuser Nature School. (2) To find out the practicality level of the EJAS learning model by utilizing the Forest as a learning resource (3) The effectiveness of the E JAS model by utilizing the Forest as a learning resource on improving learning outcomes and environmentally conscious behavior. Research and development Borg and Gall is a study used in developing the EJAS learning model by utilizing the Forest as a learning resource for Leuser Nature School students. Expert validation of the EJAS learning model shows an average value of 91.7% with a very valid category. The results of the trials in all three stages are in the very practical category with an average value of 92.3%. Learning outcomes appear significant with an average learning completion score of 60.92 and an average N-Gain value of 0.609 (moderate to quite high category). Students' environmental behavior has an average of 4.15. So the EJAS model can be an alternative learning strategy that is not only effective in improving cognitive learning outcomes, but also in forming attitudes and character values of Leuser Nature School students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».