The Effects of Motivational Factors in Learning among Students in Secondary School in Negeri Sembilan
Notice bibliographique
Résumé
This article highlights some of the major research findings regarding the extrinsic motivational factors in learning Mathematic among Students in Secondary School in Negeri Sembilan. This study is aimed to find out the relationship between extrinsic motivational factors which include teacher, peer-group, family, environment, and language with the academic performances in Mathematic. This study also aimed to find out the dominant extrinsic motivational factor in learning Mathematic among the factors studied. A total of 203 Form Four students from all three Students in Secondary Schools in Negeri Sembilan were chosen to participate in this study by using random sampling method. The extrinsic motivational factors in learning Mathematic were measured using a self-constructed questionnaire that includes all motivational factors investigated. The internal consistency reliability coefficient of Alpha Cronbach, a for this study was 0.816. Pearson Correlation used to test the relationships among extrinsic motivational factors and academic performances in Mathematic. Results of the study showed all five extrinsic motivational factors have significant relationship with academic achievement of Mathematic. Peer-group has the most significant mean where it is the most significant extrinsic motivational factor in this study. Keyword: Mathematic, achievement, environment, extrinsic motivation, peer-group, language.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».