Ricky Wahyu Sugiarto, Sugeng Purwanto, AM. Bandi Utama, Soni Nopembri, Amri Hartanto, Nanda Alfian Mahardhika
Ricky Wahyu Sugiarto, Sugeng Purwanto, AM. Bandi Utama, Soni Nopembri, Amri Hartanto, Nanda Alfian Mahardhika – Problem-based learning (PBL), teaching games for understanding (TGfU) learning models, on learning outcomes reviewed from, and students’ learning motivation – Fizjoterapia Polska 2024; 24(2); 250-258
DOI: https://doi.org/10.56984/8ZG56087NS
Tyrimo Santrauka
Foninės informacijos ir tyrimo tikslas. XXI amžiuje mokymasis reikalauja, kad studentai turėtų kelis aukštesnio lygio mąstymo įgūdžius, vienas iš jų yra kritinio mąstymo įgūdžiai. Tyrimo tikslas buvo nustatyti: (1) Probleminio mokymosi (PBL) ir mokymo žaidimų pagal supratimą (TGfU) mokymosi modelių poveikio mokymosi rezultatams skirtumą. (2) Mokymosi motyvacijos (aukštos ir žemos) skirtumą mokymosi rezultatams. (3) Mokymosi modelių (PBL ir TGfU) sąveiką su mokymosi motyvacija (aukšta ir žema) mokymosi rezultatams.
Medžiaga ir metodai. Populiacija buvo VIII klasės mokiniai iš dviejų vidurinių mokyklų, iš viso 80 mokinių. Šio tipo tyrimas yra eksperimentinis su dviejų × dviejų faktorialiu dizainu. Naudoti instrumentai buvo anketos, kognityviniai testai ir psichomotoriniai testai. Duomenų analizė atlikta naudojant dviejų krypčių ANOVA.
Rezultatai. (1) TGfU mokymosi modelis yra geresnis nei PBL mokymosi modelis (p reikšmė = 0.001, skirtumas = 5.2). (2) Aukštos mokymosi motyvacijos studentai pasirodo geriau nei žemos mokymosi motyvacijos studentai (p reikšmė = 0.000, skirtumas = 11.87). (3) TGfU mokymosi modelis yra efektyvesnis aukštos mokymosi motyvacijos studentams, o PBL mokymosi modelis yra efektyvesnis žemos mokymosi motyvacijos studentams (p reikšmė = 0.000).
Išvados. TGfU mokymosi modelis yra efektyvesnis studentams, turintiems aukštą mokymosi motyvaciją, o PBL mokymosi modelis yra efektyvesnis studentams, turintiems žemą mokymosi motyvaciją.
Raktažodžiai
probleminis mokymasis, mokymo žaidimai pagal supratimą, motyvacija, mokymosi rezultatai