Classroom Participation and Study Habit as Predictors of Achievement in Literature-in-English
Notice bibliographique
Résumé
Monovariate studies have confirmed the positive influence of classroom Participation and Study habit on students’ academic achievement in general. However, the extent to which each of these variables could predict students’ achievement in Literature in English has not being a focus of much research attention. Hence, this study attempted to investigate the extent to which classroom participation and study habits predicted students’ academic achievement in Literature-in-English in selected senior secondary school in Ibadan North Local Government Area of Oyo State.Five research questions were raised to guide this study. The study adopted descriptive research design of ex-post facto type. The sample comprised 500 senior secondary school two (SSS2) students from ten selected secondary schools in Ibadan North Local Government Area of Oyo State. The three instruments used for data collection were students classroom participation scale (SCPS) (r = 0.79), students study habits questionnaire (SSHQ) (r = 0.76) and Literature-in-English achievement Test (LAT) (r = 0.74). Data collected were analyzed using Pearson Product Moment Correlation (PPMC) and Multiple Regression Analysis. The results were interpreted at P<.05The results revealed that: there was a significant relationship between classroom participation and students’ achievement in Literature in English (r =.134, df = 498; p<.05); there was no significant relationship between study habits and students’ achievement in Literature in English (r=.042, df= 498; P<.05); there was a significant relative contribution of classroom participation on students’ achievement in Literature in English (β =.131); there was no significant relative contribution of study habits on students’ achievement in Literature in English (β = 0.21); there was a significant composite effect of classroom participation and study habits on students’ achievement in Literature in English (β =.134;F 1,498 = 4.663; P <.05). The findings finally indicated that classroom participation was the only variable that predicted students’ achievement in Literature in English. Based on the findings, it was commended that teachers should allow students to contribute and share ideas freely among their colleagues while Curriculum planners should suggest teaching and learning activities that could give room for students’ active participation in class when designing Literature in English curriculum.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».