Evaluation of a Project-Based Learning Model for Enhancing Computational Science Teaching Skills of Master Teachers in Prachuap Khiri Khan Province
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed (1) to evaluate a project-based learning model for enhancing computational science teaching skills of master teachers in Prachuap Khiri Khan Province, and (2) to assess the validity of a structured interview form designed to evaluate these teachers’ computational science teaching skills. The target group consisted of five experts selected through purposive sampling, including specialists in instructional management, educational measurement and evaluation, and computational science. The research instruments comprised (a) a conceptual framework of the project-based learning model for promoting computational science teaching skills among master teachers, and (b) a structured interview form for assessing computational science teaching skills. Data were analyzed using percentage, mean, and standard deviation. The results revealed that: The project-based learning model for enhancing computational science teaching skills of master teachers was rated as highly appropriate (M = 4.84, S.D. = 0.29). All items in the structured interview form obtained an Index of Item-Objective Congruence (IOC) value of 1.00, which exceeded the minimum criterion of 0.50. This indicates that the developed interview form was consistent with the research objectives and suitable for data collection.
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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 | 0,020 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle