Multiple Intelligences Profiles of Junior Secondary School Students in Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the Multiple Intelligences profiles of the students at junior secondary school in Makassar. The Multiple Intelligences Inventory was used to identify the dominant intelligence among the students. The sample of this research was 302 junior secondary schools students in Makassar Indonesia who willing to participated in this study. Descriptive and inferential statistics were used to investigate the students’ MI profiles. The results of this study showed that all intelligences were possessed by the students either in strong, moderate, or weak category. Existential intelligence became the strongest intelligence among the nine types of multiple intelligences. Moreover, other types of multiple intelligences in strong category were interpersonal intelligence and verbal-linguistic intelligence. They were the second and the third intelligence of the strongest intelligences. The other types were in moderate category, were intrapersonal intelligence, musical intelligence, visual-spatial intelligence, logical mathematic intelligence, bodily-kinesthetic intelligence, and naturalist intelligence. In terms of gender, the study revealed, male students significantly possessed stronger in logical-mathematic intelligence, bodily-kinesthetic intelligence, and intrapersonal intelligence, Meanwhile, Female students were significantly stronger in musical intelligence, interpersonal intelligence, and existential intelligence. The results also showed that there was no significant difference between male students and female students in verbal linguistic intelligence, visual-spatial intelligence, and naturalist intelligence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle