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Enregistrement W2122366625 · doi:10.5539/ass.v6n12p126

Teaching/Learning Resources and Academic Performance in Mathematics in Secondary Schools in Bondo District of Kenya

2010· article· en· W2122366625 sur OpenAlexvenueno aff
Philias Olatunde Yara, Kennedy Omondi Otieno

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAppalachian Studies and Mathematics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPopulationMedical educationDescriptive statisticsPsychologyMathematicsSociologyMedicineDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The education system in Kenya is evolving steadily even as it is faced with a number of shortcomings which include inadequate teaching/learning resources in secondary schools due to poor planning and corruption. The study looked at the effect of teaching/learning resources on academic performance in secondary school mathematics in Bondo district of Kenya. The research design for this study was descriptive survey design with a total of 405 senior four students as the population of the study. Two hundred and forty two (242) students were randomly selected from nine schools in the three divisions of Bondo districts out of 24 schools. Intact classes were chosen. The schools were stratified into co-educational day, co-educational boarding, boys boarding and girls boarding. One validated research instrument developed for the study was Student Questionnaire on Performance (SPQ) (r = 0.437). Three research questions were answered. The data collected was analyzed using multiple regression analysis. There was a positive correlation among the eight independent variables and the dependent measure – mathematics performance(R= 0.486; F(8,241)=9.014; p

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)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations83
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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