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Enregistrement W2111169054 · doi:10.5539/ass.v7n12p211

Effect of Student’s Team Achievement Division (STAD) on Academic Achievement of Students

2011· article· en· W2111169054 sur OpenAlexvenueno aff
Gul Nazir Khan, Hafiz Muhammad Inamullah

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationTest (biology)Stratified samplingPsychologyPopulationControl (management)Sample (material)Simple random sampleComprehensionPedagogyComputer scienceMathematicsSociologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the increasing diverse nature of the world’s education system, it is important that learning strategies are beneficial in educating a wide variety of students. For the retention and comprehension of the subject matter taught in the classrooms, teachers must engage students and provide them with the proper social skills needed to succeed beyond the classroom environment. The focus of the present study investigated the effect of a form of cooperative learning instruction that is students’ team achievement division (STAD) with that of traditional lectures method. The population of the study was all the students studying chemistry at higher secondary level in Khyber Pukhtunkhwa (Pakistan). 30 students of chemistry grade 12 in government higher secondary school Jamrud were selected as a convenient sample of the study. The students were divided into two groups one was called control group and the other was experimental group based on stratified random sampling techniques. The true experimental design of the posttest only control group design was applied in this study. The control group was taught with the traditional lecture method while the experimental group with the cooperative learning instruction STAD. Students academic achievements were find out by teacher made test composed of multiple choice questions, short questions and long questions. The credit of the test was of 50 marks, the posttest consist of multiple choice questions of 16 marks, short questions of 24 marks and one long question of two subsections having 10 marks. Student ttest of non-dependent sample was used to analyze the data. The result showed that the students’ achievements of both the groups were not significant. The implications were discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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