Effect of Student’s Team Achievement Division (STAD) on Academic Achievement of Students
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».