Development of Android-Based Strategic Intervention Material for Science 6
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to put forward the development of an Android-based Strategic Intervention Material (SIM) that addresses the least mastered competency in the first quarter of Science 6. Both qualitative and quantitative approaches were employed in this study using purposive sampling technique. Key informant interview was used to identify the least mastered competency. A focus-group discussion was also conducted to validate and triangulate the gathered data. Meanwhile, descriptive statistics were used to determine the level of acceptability of the intervention material. Four (4) expert evaluators were also tapped to assess and validate the practical utility and acceptability of the SIM. Results revealed that the recurring least mastered competency for the first quarter is on “classification of the different types of colloids”. Utilizing the ADDIE model, an Android-based SIM was developed. The level of acceptability for implementation of the Android-based SIM generally appeared as “good” in terms of technical, instructional, activity, content and significance. Hence, it is recommended that teachers should venture into designing intervention materials that are technologically assisted. Moreover, future studies may explore on assessing the effectiveness of the Android-based SIM in improving students’ performance on the identified least mastered competency.
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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 | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».