Gender and Ethnicity Differences Manifested in Chemistry Achievement and Self-Regulated Learning
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
The aim of this study is to examine whether gender and ethnicity differences are manifested in chemistry achievement and self-regulated learning among a matriculation programme students in Malaysia. The result of students’ midterm chemistry exam was used as the measure of chemistry achievement. The information of self-regulated learning was collected by using a survey questionnaire that was adapted from the Motivated Strategies and Learning Questionnaire (MSLQ). Random sampling method was utilized to select 358 students of Matriculation Science One-Year Programme. The results of gender differences showed that male students obtained significantly higher achievement in chemistry compared to female counterparts whereas there was no significant gender difference in self-regulated learning. The results of ethnicity differences confirmed that there was a significant difference in chemistry achievement between Malay and Chinese students, Malay and Indian students, respectively. In terms of self-regulated learning, however, a significant difference was found only between Malay and Indian students. The findings suggest that science instructors in higher education institutions utilize the MSLQ to get the information about students’ self-regulatory level and motivational level, design a “gender-based initiative” to address the lower science achievement of female students, and be ready to having learning resources and pedagogical practices available for a learning condition with diverse groups of different ethnicities.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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