cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.24084092
title: Police Places: Ethnographic Notes About Other Police Territorialities in the Suburbs of Rio de Janeiro

description: Abstract One of the biggest challenges in researching the practices of any police institution is finding a place from which it is possible to ethnographically observe and thus describe them, taking into account the methodological restrictions one encounters in accessing certain dimensions of police work. Faced with this problem, the present article aims to debate what I call “police places”: an analytical category used to describe other dimensions of police territoriality in the suburbs of Rio de Janeiro. Based on a description of a walk I took with a young man interested in joining the military police, I argue that the informal presence of agents in his neighborhood implies another type of spatial control. The article shows that, from the perspective of the population of these places, the police are understood to be an important “center of power” that attracts a series of young people involved in precarious contexts to the police career.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24084092.v1
title: Police Places: Ethnographic Notes About Other Police Territorialities in the Suburbs of Rio de Janeiro

description: Abstract One of the biggest challenges in researching the practices of any police institution is finding a place from which it is possible to ethnographically observe and thus describe them, taking into account the methodological restrictions one encounters in accessing certain dimensions of police work. Faced with this problem, the present article aims to debate what I call “police places”: an analytical category used to describe other dimensions of police territoriality in the suburbs of Rio de Janeiro. Based on a description of a walk I took with a young man interested in joining the military police, I argue that the informal presence of agents in his neighborhood implies another type of spatial control. The article shows that, from the perspective of the population of these places, the police are understood to be an important “center of power” that attracts a series of young people involved in precarious contexts to the police career.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24084099
title: Psychosocial analysis of the migratory process of Haitian men and women to Brazil: an intersectional perspective of race-ethnicity, gender, and age

description: Abstract The aim of this paper was to analyze the psychosocial experiences of Haitian men and women migratory processes to southern Brazil, especially from an intersectional perspective of race-ethnicity, gender, and age. Fifteen migrants were interviewed: nine women, two men, and four children, who were living in Porto Alegre, Rio Grande do Sul, southern Brazil. Data were submitted to inductive thematic analysis, which allowed the organization of three central themes: 1) motivations for migrating from Haiti to South America; 2) gender roles and their respective impacts on experiences in Brazil; and 3) reduced support network and experiences of racialized xenophobia. We discuss in which level gender and age differences, associated with the crossings of the phenomenon of racialized xenophobia, imply in different and unique psychosocial experiences for Haitians in their migratory process to Brazil, but in which most converge to a position of social marginalization.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24084099.v1
title: Psychosocial analysis of the migratory process of Haitian men and women to Brazil: an intersectional perspective of race-ethnicity, gender, and age

description: Abstract The aim of this paper was to analyze the psychosocial experiences of Haitian men and women migratory processes to southern Brazil, especially from an intersectional perspective of race-ethnicity, gender, and age. Fifteen migrants were interviewed: nine women, two men, and four children, who were living in Porto Alegre, Rio Grande do Sul, southern Brazil. Data were submitted to inductive thematic analysis, which allowed the organization of three central themes: 1) motivations for migrating from Haiti to South America; 2) gender roles and their respective impacts on experiences in Brazil; and 3) reduced support network and experiences of racialized xenophobia. We discuss in which level gender and age differences, associated with the crossings of the phenomenon of racialized xenophobia, imply in different and unique psychosocial experiences for Haitians in their migratory process to Brazil, but in which most converge to a position of social marginalization.
DOI: 10.5281/zenodo.8318805
title: Dataset relateted to article " PROVA"

description: Dataset supporting results of article described at title [prova]
DOI: 10.5281/zenodo.8318806
title: Dataset relateted to article " PROVA"

description: Dataset supporting results of article described at title [prova]
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/6419202
title: 2021 World Population (updated daily)
DOI: 10.6084/m9.figshare.24081438.v15
title: lunar_surface_chemistry_maps

description: The data files depict the Mg# values and the abundances of SiO2, TiO2, Al2O3, FeO, MgO and CaO observed by the KAGUYA multiband imager. The data files are in the format of .tif and can be opend by the software ArcGIS.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/6419209
title: YouTube Trending Video Dataset (updated daily)
DOI: 10.6084/m9.figshare.21923418
title: Raw data for "GelMap: Intrinsic calibration and deformation mapping for expansion microscopy"

description: Raw data files for:<br><b>­­GelMap: Intrinsic calibration and deformation mapping for expansion microscopy</b><br>Hugo G.J. Damstra<sup>#1</sup>, Josiah B. Passmore<sup>#1,2</sup>, Albert K. Serweta<sup>1</sup>, Ioannis Koutlas<sup>3</sup>, Mithila Burute<sup>1</sup>, Frank J. Meye<sup>3</sup>, Anna Akhmanova<sup>1</sup>, Lukas C. Kapitein*<sup>1,2</sup><br><sup>1 </sup>Cell Biology, Neurobiology and Biophysics, Department of Biology, Faculty of Science, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.<sup>2 </sup>Centre for Living Technologies, Alliance TU/e, WUR, UU, UMC Utrecht, Princetonlaan 6, 3584 CB Utrecht, The Netherlands.<sup>3 </sup>Department of Translational Neuroscience, Brain Center, UMC Utrecht, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.<br><sup># </sup>These authors contributed equally*<sup> </sup>Correspondence: l.kapitein@uu.nl-----------------------------------------------------------------------------------------------
DOI: 10.6084/m9.figshare.21923418.v2
title: Raw data for "GelMap: Intrinsic calibration and deformation mapping for expansion microscopy"

description: Raw data files for: <br> <strong>­­GelMap: Intrinsic calibration and deformation mapping for expansion microscopy</strong> <br> Hugo G.J. Damstra<sup>#1</sup>, Josiah B. Passmore<sup>#1,2</sup>, Albert K. Serweta<sup>1</sup>, Ioannis Koutlas<sup>3</sup>, Mithila Burute<sup>1</sup>, Frank J. Meye<sup>3</sup>, Anna Akhmanova<sup>1</sup>, Lukas C. Kapitein*<sup>1,2</sup> <br> <sup>1 </sup>Cell Biology, Neurobiology and Biophysics, Department of Biology, Faculty of Science, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands. <sup>2 </sup>Centre for Living Technologies, Alliance TU/e, WUR, UU, UMC Utrecht, Princetonlaan 6, 3584 CB Utrecht, The Netherlands. <sup>3 </sup>Department of Translational Neuroscience, Brain Center, UMC Utrecht, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands. <br> <sup># </sup>These authors contributed equally *<sup> </sup>Correspondence: l.kapitein@uu.nl
DOI: 10.5281/zenodo.8171029
title: High spatial resolution dataset of grapevine yield components at the within-field level

description: This dataset comprises a comprehensive mapping of vine yield at the plant scale over two vine fields located in the southern region of France. Both vine fields were planted with the Vitis vinifera : cv. Syrah. The first field (Field 1) occupies 0.8 ha and data were collected in 2022, while the second field (Field 2) has an area of 0.5 ha and data were collected in 2008. Throughout the growing season, information regarding unproductive vines, inflorescence number, and bunch weight was collected for both vine fields. For both fields, at the flowering stage, the location of each productive and unproductive vines (dead and missing vines) was georeferenced, and the number of inflorescences was manually counted for all productive vines. For Field 1, at harvest, all bunches of the field were manually weighed with an accuracy of ±1 gram and georeferenced precisely (one point per vine). For each vine, total yield (grams per vine) was then computed as as the sum of the weight of its bunches. For Field 2, at harvest, the total yield per vine was estimated based on the weighing of representative bunches obtained from several regularly spaced set of 5 vines. In addition to the yield data, two ancillary data, including soil apparent resistivity measurements and common vegetative index derived from remote sensed imagery, are provided for both vine fields. Overall, the dataset consists of 3644 vines, with 2151 being productive, along with a total count of 33354 inflorescences and 19635 manually weighed bunches at harvest. Raw data includes 9 shapefiles (.shp), one per data type and per field. “Field1_Dead_Missing_Vines.shp” (Figure 1.A) contains the location of missing and dead vine identified in Field 1; “Field1_Inflorescences.shp” and “Field2_Inflorescences.shp” (Figure 1.B and Figure 1.C) both contain the location and the number of inflorescences per vine counted during flowering; “Field1_Final_Yield.shp” and “Field2_ Final_Yield.shp” (Figure 1.D and Figure 1.E) both contain location and measured values of yield weight per vine at harvest. For Field 1, the list of the bunch weight is also available; “Field1_Soil_Resistivity.shp” and “Field2_ Soil_Resistivity.shp” (Figure 1.F and Figure 1.G) contain the electrical resistivity measurements of the soil on each field; “Field1_Vegetation_Index.shp” and “Field2_ Vegetation_Index.shp” (Figure 1.H and Figure 1.I) contain vegetation index values, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, without unit) for Field 1 and FCover (Fraction of vegetation Cover, in %) for Field 2. Aggregated data are composed of three csv files, two for Field 1 and one for Field 2. “Field1_Yield.csv” and “Field2_Yield.csv” aggregate all available yield data for each vine plant (either productive or other types). In both these csv files, each line represents a planted vine. Another file named "Field1_Bunches.csv" contains another representation of the data for Field 1. In this file, each row corresponds to a weighed bunch. A Data in Brief article is associated to this dataset.
DOI: 10.5281/zenodo.8171030
title: High spatial resolution dataset of grapevine yield components at the within-field level

description: This dataset comprises a comprehensive mapping of vine yield at the plant scale over two vine fields located in the southern region of France. Both vine fields were planted with the Vitis vinifera : cv. Syrah. The first field (Field 1) occupies 0.8 ha and data were collected in 2022, while the second field (Field 2) has an area of 0.5 ha and data were collected in 2008. Throughout the growing season, information regarding unproductive vines, inflorescence number, and bunch weight was collected for both vine fields. For both fields, at the flowering stage, the location of each productive and unproductive vines (dead and missing vines) was georeferenced, and the number of inflorescences was manually counted for all productive vines. For Field 1, at harvest, all bunches of the field were manually weighed with an accuracy of ±1 gram and georeferenced precisely (one point per vine). For each vine, total yield (grams per vine) was then computed as as the sum of the weight of its bunches. For Field 2, at harvest, the total yield per vine was estimated based on the weighing of representative bunches obtained from several regularly spaced set of 5 vines. In addition to the yield data, two ancillary data, including soil apparent resistivity measurements and common vegetative index derived from remote sensed imagery, are provided for both vine fields. Overall, the dataset consists of 3644 vines, with 2151 being productive, along with a total count of 33354 inflorescences and 21242 manually weighed bunches at harvest.<br> <br> Raw data includes 9 geopackage files (.gpkg), one per data type and per field: <br> • “Field1_Dead_Missing_Vines.gpkg” (Figure 1.A) contains the location of missing and dead vine identified in Field 1;<br> • “Field1_Inflorescences.gpkg” and “Field2_Inflorescences.gpkg” (Figure 1.B and Figure 1.C) both contain the location and the number of inflorescence per vine counted during flowering;<br> • “Field1_Final_Yield.gpkg” and “Field2_ Final_Yield.gpkg” (Figure 1.D and Figure 1.E) both contain location and measured values of yield weight per vine at harvest. For Field 1, the list of the bunch weight is also available;<br> • “Field1_Soil_Resistivity.gpkg” and “Field2_ Soil_Resistivity.gpkg” (Figure 1.F and Figure 1.G) contain the electrical resistivity measurements of the soil on each field;<br> • “Field1_Vegetation_Index.gpkg” and “Field2_ Vegetation_Index.gpkg” (Figure 1.H and Figure 1.I) contain vegetation index values, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, without unit) for Field 1 and FCover (Fraction of vegetation Cover, in %) for Field 2.<br> <br> Aggregated data are composed of two csv files, one for each vine field. Both files aggregate all available yield data for each vine plant (either productive or other types). In both these csv files, each line represent a planted vine. They are 2614 planted vines for Field 1 and 1030 planted vines for Field 2. A Data in Brief article is associated to this dataset.
DOI: 10.5281/zenodo.8318944
title: High spatial resolution dataset of grapevine yield components at the within-field level

description: This dataset comprises a comprehensive mapping of vine yield at the plant scale over two vine fields located in the southern region of France. Both vine fields were planted with the Vitis vinifera : cv. Syrah. The first field (Field 1) occupies 0.8 ha and data were collected in 2022, while the second field (Field 2) has an area of 0.5 ha and data were collected in 2008. Throughout the growing season, information regarding unproductive vines, inflorescence number, and bunch weight was collected for both vine fields. For both fields, at the flowering stage, the location of each productive and unproductive vines (dead and missing vines) was georeferenced, and the number of inflorescences was manually counted for all productive vines. For Field 1, at harvest, all bunches of the field were manually weighed with an accuracy of ±1 gram and georeferenced precisely (one point per vine). For each vine, total yield (grams per vine) was then computed as as the sum of the weight of its bunches. For Field 2, at harvest, the total yield per vine was estimated based on the weighing of representative bunches obtained from several regularly spaced set of 5 vines. In addition to the yield data, two ancillary data, including soil apparent resistivity measurements and common vegetative index derived from remote sensed imagery, are provided for both vine fields. Overall, the dataset consists of 3644 vines, with 2151 being productive, along with a total count of 33354 inflorescences and 19635 manually weighed bunches at harvest. Raw data includes 9 shapefiles (.shp), one per data type and per field. “Field1_Dead_Missing_Vines.shp” (Figure 1.A) contains the location of missing and dead vine identified in Field 1; “Field1_Inflorescences.shp” and “Field2_Inflorescences.shp” (Figure 1.B and Figure 1.C) both contain the location and the number of inflorescences per vine counted during flowering; “Field1_Final_Yield.shp” and “Field2_ Final_Yield.shp” (Figure 1.D and Figure 1.E) both contain location and measured values of yield weight per vine at harvest. For Field 1, the list of the bunch weight is also available; “Field1_Soil_Resistivity.shp” and “Field2_ Soil_Resistivity.shp” (Figure 1.F and Figure 1.G) contain the electrical resistivity measurements of the soil on each field; “Field1_Vegetation_Index.shp” and “Field2_ Vegetation_Index.shp” (Figure 1.H and Figure 1.I) contain vegetation index values, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, without unit) for Field 1 and FCover (Fraction of vegetation Cover, in %) for Field 2. Aggregated data are composed of three csv files, two for Field 1 and one for Field 2. “Field1_Yield.csv” and “Field2_Yield.csv” aggregate all available yield data for each vine plant (either productive or other types). In both these csv files, each line represents a planted vine. Another file named "Field1_Bunches.csv" contains another representation of the data for Field 1. In this file, each row corresponds to a weighed bunch. A Data in Brief article is associated to this dataset.
DOI: 10.25824/redu/yugvwu
title: README_EVALUATION1.txt
DOI: 10.25824/redu/wb09kw
title: evalb_bikel-234.txt
DOI: 10.25824/redu/mctvcq
title: revised_bikel_norm.psd
DOI: 10.25824/redu/nh1u0m
title: output_bikel-234.psd
DOI: 10.25824/redu/vgvmsl
title: evalb_rulebased_234.txt
DOI: 10.25824/redu/27kocq
title: output_rulebased-234.psd
DOI: 10.25824/redu/nubvuj
title: revised_bikel_norm-234.psd
DOI: 10.25824/redu/aeuggx
title: revised_rulebased_norm-234.psd
DOI: 10.25824/redu/ml7oqe
title: output_rulebased.psd
DOI: 10.25824/redu/fxactz
title: revised_rulebased_norm.psd
DOI: 10.25824/redu/p5i2ly
title: output_bikel.psd
DOI: 10.25824/redu/jici05
title: evalb_rulebased_all.txt
DOI: 10.25824/redu/zklw0p
title: evalb_bikel_all.txt
DOI: 10.25824/redu/rktpjl
title: README_COMPARISON.txt
DOI: 10.25824/redu/3oaiwi
title: 5-output_rulebased1.psd
DOI: 10.25824/redu/s1nscg
title: revised_bikel4.psd
DOI: 10.25824/redu/iv1i8s
title: 8-output_bikel4.psd
DOI: 10.25824/redu/sr8kqr
title: revised_bikel1.psd
DOI: 10.25824/redu/xdthh5
title: 7-output_rulebased3.psd
DOI: 10.25824/redu/i2fsy6
title: revised_bikel2.psd
DOI: 10.14457/cu.the.2003.1320
title: ผลการสอนวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ที่มีต่อผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ของเด็ก อายุ 9-11 ปี

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลการสอนวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ ที่มีต่อผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ของเด็กอายุ 9-11 ปี กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย คือ เด็กที่มีอายุ 9-11 ปี ศึกษาอยู่ในโรงเรียน ในเขตกรุงเทพมหานคร ภาคการศึกษาต้น ที่เรียนวิชาศิลปศึกษา จำนวน 30 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ประกอบด้วย 1) แผนการสอนเรื่องการวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ 2) แบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ ทางความเข้าใจด้าน มิติสัมพันธ์ 3) แบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ 4) แบบประเมินผลทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ตามเกณฑ์วิเคราะห์ภาพวาดตามทฤษฎี ของ จอห์น วิลลัตส์ ก่อนเรียน และหลังเรียน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยหาค่าที (t-test) ค่ามัชฌิมเลขคณิต ([Mean]) และ ส่วนเบี่ยงเบนมาตราฐาน (S.D.) ผลการวิจัย ผลของการสอนวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ ที่มีต่อผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ของเด็กอายุ 9-11 ปี ได้พบว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ หลังเรียนสูงกว่า ก่อนเรียน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 โดยผลสัมฤทธิ์ทางการวาดภาพที่สูงขึ้น เป็นผลจากการสอนวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ ได้แก่ การใช้เส้นลักษณะต่าง ๆ ในการวาดภาพ และการวาดภาพทับซ้อนกันของวัตถุ และการวาดภาพวัตถุให้มีขนาดแตกต่างกัน เพื่อสร้างระยะ ใกล้ ไกล ในภาพ เป็นการนำเสนอเนื้อหารวมถึงหลักการที่สำคัญของการเรียน เรื่องการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ ซึ่งการสอนวาดภาพตามกระบวนการของ จอห์น วิลลัตส์ ทำให้เด็กในช่วงอายุ 9-11 ปี มีความสามารถทางการวาดภาพแสดงมิติสัมพันธ์ที่สูงขึ้น โดยการวาดภาพที่เด็กสามารถทำได้ดีที่สุด คือ การวาดภาพที่มีลักษณะถ่ายทอดแบบทัศนียภาพวิทยาที่สมบูรณ์ (Canonical perspective)
DOI: 10.14457/cu.the.2003.1321
title: การส่งเสริมความรู้และความสามารถในการแก้ปัญหาของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 เรื่องเศรษฐกิจชุมชนพึ่งตนเอง โดยการเรียนแบบใช้ปัญหาเป็นฐาน

description: ส่งเสริมความรู้และความสามารถในการแก้ปัญหาของนักเรียน ชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 เรื่องเศรษฐกิจชุมชนพึ่งตนเอง โดยการเรียนแบบใช้ปัญหาเป็นฐาน กลุ่มตัวอย่างคือ นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 ปีการศึกษา 2546 โรงเรียนวัดเขาดิน จังหวัดสุพรรณบุรี จำนวน 29 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย แบบสอบความรู้เรื่องเศรษฐกิจชุมชนพึ่งตนเอง แบบสอบความสามารถในการแก้ปัญหา แบบบันทึกการสังเกตพฤติกรรมในการเรียน แบบสอบถามความคิดเห็น วิเคราะห์ข้อมูลโดยการหา ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การทดสอบค่าที ระยะเวลาในการทดลอง 12 สัปดาห์ ผลการวิจัยพบว่า 1. ค่าเฉลี่ยของคะแนนความรู้เรื่องเศรษฐกิจชุมชนพึ่งตนเองของนักเรียนหลังการทดลอง สูงกว่าก่อนการทดลอง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 2. ค่าเฉลี่ยของคะแนนความสามารถในการแก้ปัญหาของนักเรียนหลังการทดลอง สูงกว่าก่อนการทดลอง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 3. ค่าเฉลี่ยของคะแนนความรู้เรื่องเศรษฐกิจชุมชนพึ่งตนเองของนักเรียน หลังการทดลองสูงกว่าเกณฑ์ที่กำหนด คือ ร้อยละ 70 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 4. ค่าเฉลี่ยของคะแนนความสามารถในการแก้ปัญหาของนักเรียนหลังการทดลอง สูงกว่าเกณฑ์ที่กำหนดคือ ร้อยละ 70 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05
DOI: 10.14457/cu.the.2003.1322
title: ผลของการเรียนรู้ร่วมกันในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียนด้วย บทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนเรื่อง ระบบนิเวศที่มีต่อการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1

description: ศึกษาผลของการเรียนรู้ร่วมกันในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียน ด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนเรื่อง ระบบนิเวศ ที่มีต่อการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1 กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ ได้แก่ นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1 ปีการศึกษา 2546 โรงเรียนวัดบวรมงคล กรุงเทพมหานคร จำนวน 60 คน แบ่งเป็นกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม กลุ่มละ 30 คน โดยการแบ่งแบบจับคู่ (Matched pair) ทดลองโดยกลุ่มทดลองมีการเรียนรู้ร่วมกัน ในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน และกลุ่มควบคุมไม่มีการเรียนรู้ร่วมกัน ในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน จากนั้นทั้งสองกลุ่มทำแบบทดสอบการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์ แล้วนำคะแนนจากแบบทดสอบทั้งสองกลุ่มมาวิเคราะห์ เพื่อเปรียบเทียบการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์ โดยการทดสอบค่าที (t - test) แบบ Independent ผลการวิจัยสรุปได้ว่า นักเรียนที่มีการเรียนรู้ร่วมกันในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียน ด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนและกลุ่มที่ไม่มีการเรียนรู้ร่วมกัน ในการจัดกิจกรรมภายหลังการเรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน มีการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์แตกต่างกัน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 โดยนักเรียนที่มีการเรียนรู้ร่วมกันในการจัดกิจกรรม ภายหลังการเรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน มีการแก้ปัญหาเชิงวิทยาศาสตร์ สูงกว่ากลุ่มที่ไม่มีการเรียนรู้ร่วมกันในการจัดกิจกรรมการเรียน