Learning Activity Model Using Design Thinking Process to Develop Innovative Thinking Skills of Pre-service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to (1) create and determine the efficiency of a learning activity model using design thinking process to develop innovative thinking skills of pre-service teachers according to the 75/75 criteria, and (2) develop innovative thinking skills of pre-service teachers using the model. The research followed the Research and Development (R&D) approach in two phases. Phase 1 involved creating and determining model efficiency with 39 second-year English major pre-service teachers from Lampang Rajabhat University (semester 2/2021), selected through purposive sampling. Phase 2 involved implementing the model with 85 second-year English major pre-service teachers (semester 2/2022). Both groups enrolled in Material Development and Learning Innovations in English Language Teaching. Research instruments included the learning activity model using design thinking process, an innovative thinking skills assessment form, and a test. Data were analyzed using percentage, mean, and standard deviation. Research findings revealed that the created model consisted of six stages: 1) Journey into Learners’ World, 2) Innovation Spark Targeting, 3) Creative Explosion, 4) Learning Sculpture, 5) Real-World Testing, and 6) Reflect and Share. The model demonstrated an efficiency rating of 77.28/80.37, exceeding the 75/75 criteria. Pre-service teachers demonstrated overall innovative thinking skills at a good level (mean = 2.32, S.D. = 0.52). When comparing post-learning test scores with the established criteria, pre-service teachers achieved a mean score of 15.02 (S.D. = 0.93), representing 75.12%, which exceeded the established 75% criterion.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».