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Erschienen in:

29.11.2021 | Original research

Examining the Emotional Semantic Orientation of Gifted Students Towards the Flipped Learning Model

verfasst von: Oğuzhan Nacaroğlu, Oktay Bektaş, Mustafa Tüysüz

Erschienen in: Technology, Knowledge and Learning | Ausgabe 1/2023

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Abstract

Der Artikel untersucht die Auswirkungen des Flipped Learning Modells (FLM) auf begabte Schüler und konzentriert sich auf ihre emotionale semantische Orientierung an diesem innovativen Lehransatz. Es beginnt damit, die Bedeutung der Technologie in der modernen Bildung und die Entstehung des FLM als Reaktion auf sich verändernde Lernpräferenzen hervorzuheben. Das FLM wird als Modell beschrieben, das das theoretische Lernen außerhalb des Klassenzimmers verlagert und interaktive Aktivitäten auf hohem Niveau während des Unterrichts ermöglicht. Die Studie zielt darauf ab, die emotionale semantische Ausrichtung begabter Studenten auf das FLM zu bestimmen und zu untersuchen, ob es als effektiv, spaßig und vorteilhaft wahrgenommen wird. Die Forschung verfolgt einen methodengemischten Ansatz, der quantitative Erhebungen und qualitative Interviews kombiniert, um umfassende Daten zu sammeln. Die Ergebnisse zeigen, dass begabte Studenten das FLM im Allgemeinen als effektiv, lustig und nützlich empfinden, wobei ein erheblicher Schwerpunkt auf seiner Flexibilität und Fähigkeit liegt, das Lernen zu verbessern. Aber auch Herausforderungen wie die Schwierigkeit der unmittelbaren Kommunikation mit den Lehrern und das Potenzial der Schüler, das Thema zu vergessen, werden zur Kenntnis genommen. Der Artikel schließt mit dem Hinweis, dass das FLM für begabte Studenten vielversprechend ist, aber weitere Forschung erforderlich ist, um die identifizierten Herausforderungen anzugehen und seine Umsetzung zu optimieren.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Examining the Emotional Semantic Orientation of Gifted Students Towards the Flipped Learning Model
verfasst von
Oğuzhan Nacaroğlu
Oktay Bektaş
Mustafa Tüysüz
Publikationsdatum
29.11.2021
Verlag
Springer Netherlands
Erschienen in
Technology, Knowledge and Learning / Ausgabe 1/2023
Print ISSN: 2211-1662
Elektronische ISSN: 2211-1670
DOI
https://doi.org/10.1007/s10758-021-09581-8

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