Comparative Study: Impact of Family, School, and Students Factors on Students Achievements in Reading in Developed (Estonia) and Developing (Azerbaijan) Countries.
Notice bibliographique
Résumé
The work is based on Pisa 2009 International Assessment Study. Two counties were selected: a developed country, Estonia and a developing country, Azerbaijan. The following Datum was used for statistical analysis: students average scores in reading (162 schools, 4 600 students from Azerbaijan; 17 schools, 4 923 students from Estonia). The work is based on mixed type research. The main goal is to determine the effect of different independent variables related to school, student, and household, on students’ achievements in reading in developed and developing countries. Three research questions were developed: 1) To what extent are student background variables associated with reading scores in each country? 2) To what extent are family-related variables associated with reading scores in each country? 3) To what extent are school-related variables associated with reading scores in each country (variables were analyzed separately: organizational; instructional; and teacher-related)? As with other research studies this research may have some limitations regarding research model, data analyses, and interpretations. For data analyses ttest and General Linear Model – Univariate statistics were applied. General Findings: Estonia: Most of the teachers apply modern teaching methods; students’ attitude towards reading activities, teacher, and school are positive. Parental involvement has a positive effect on students’ achievements in reading. Azerbaijan: The majority of the teachers do not apply modern teaching methods; students’ attitudes towards reading activities are not deemed positive; students have negative attitudes towards school and teachers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».