MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416892434 · doi:10.5539/jel.v15n2p195

Advancing Skills-Based Education: Designing and Validating a Constructivist Learning Environment Model to Foster Students’ Ill-Structured Problem-Solving and Industrial Competencies

2025· article· W4416892434 sur OpenAlexvenueno aff
Onnapang Savaengkan, Sumalee Chaijaroen

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhon Kaen University
Mots-clésVocational educationPsychomotor learningCoachingConsistency (knowledge bases)CognitionResource (disambiguation)Authentic learningInstructional designOverconfidence effectCognitive skill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overarching aim of this study is to explore how the Constructivist Learning Environment Model enhances ill-structured problem-solving skills and psychomotor competencies among Thai students in skills-based and industrial programs. The research employed a Design and Development approach structured into two phases. Phase 1 involved model development based on literature review, contextual surveys, and theoretical synthesis. Phase 2 focused on model validation through internal expert assessments and external validation via pre-test and post-test with 30 first-year vocational students from Khon Kaen Technological Business College (K-BAC), selected through cluster random sampling. The developed model consists of seven interconnected components: (1) Problem-Based Learning Center, (2) Resource Center, (3) Cognitive Tool Center, (4) Collaboration Center, (5) Problem-Solving Enhancement Center, (6) Scaffolding Center, and (7) Coaching Center. Expert evaluations highlighted the model’s consistency with established theoretical principles, confirming its effectiveness in stimulating cognitive growth, collaborative learning, scaffolding, and problem-solving development. The pre- and post-test results demonstrated significant improvements in students’ problem-solving abilities, with mean scores increasing from 25.7 (SD = 2.85) to 45.27 (SD = 2.35), as indicated by a p-value of 0.000 (p<.05 level of significance). Additionally, the consistency questionnaire revealed 100% student agreement on the coherence of content, media, and design components, confirming the model’s integrated structure. This study contributes a practical, theory-aligned learning environment model for vocational education, emphasizing authentic problem-solving and skill development. Although Phases 1 and 2 findings are promising, further validation is required to confirm the model’s full effectiveness in enhancing vocational and industrial competencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetHigher Education and EmployabilityTravaux en français237 207