Comparing 3D Virtual Labs and Traditional Labs: Impact on Teacher Training and Student Learning in Physics Education
Notice bibliographique
Résumé
Experiments are fundamental to physics education but are often hindered by resource constraints. This study investigates the effectiveness of teacher training using 3D Virtual Labs (3DVL) compared to Traditional Labs (TL) in teaching the electron charge-to-mass ratio (e/m). The research aimed to quantitatively compare the impact of these methods on teachers' and students' conceptual understanding, critical thinking, and experimental skills. A quasi-experimental design was employed involving 32 teachers and 131 students, utilizing a pre-test/post-test comparison structure. Teachers received training in either 3DVL or TL methods before applying the instruction in their classrooms. The results indicate that both 3DVL and TL groups improved significantly (p < .001) in conceptual mastery and problem-solving abilities. While no statistically significant difference was observed between the groups’ overall post-test scores, TL showed a slight advantage in problem-solving, whereas 3DVL was associated with higher student confidence and perceived experimental skill improvement. These findings suggest that 3DVL is a viable, cost-effective alternative to traditional equipment. The study concludes that integrating virtual simulations can effectively overcome infrastructure limitations and enhance learning outcomes in resource-constrained settings.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».