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Enregistrement W2134857824 · doi:10.5539/ies.v6n7p1

Continuous Assessment, Mock Results and Gender as Predictors of Academic Performance of Chemistry Students in WASSCE and NECO Examinations in Ekiti State

2013· article· en· W2134857824 sur OpenAlexvenueno aff
Adesoji Francis Adewumi, Kenni Amoke Monisola

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContinuous assessmentStatisticMathematics educationVariance (accounting)Academic achievementGovernment (linguistics)ChemistryMedical educationStatisticsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education is one of the fundamental and critical indices of development in a nation or an individual. The challenges post by our fast changing and dynamic world informed the need to constantly access the educational process so as to guarantee quality of educational assessment; several factors have been identified to be responsible for students’ poor performance in chemistry at the secondary school level. One of these factors could be modes of assessment. This paper, therefore investigated Continuous Assessment, Mock results and gender as predictors of academic performance in WASSCE and NECO Examinations. The study adopted a survey research design of the ex-post facto type. The sample comprised 892 senior secondary school III drawn from the secondary schools in Ikere local government area of Ekiti state. Three research questions were answered in the study. Data were analysed using multiple regression statistic. The results showed that 41.3% of the total variance in chemistry students, performance in WASCE results is accounted for by mock results, continuous assessment and gender (adjusted R2 = 0.413). And 0.7% of the total variance in chemistry students, performance in NECO examination results is accounted for by three factors (continuous assessment, mock results and gender) (R2 =0.007%).the three factors made significance relative contribution to chemistry students’ academic performance in WASCE; continuous assessment (?= 0.282, p= 0.05<), mock results (?=0.396, p=<0.05) and gender (?=0.078, P=<0.05) while the contribution to performance in NECO examination is not significance. Mock result made the greatest contributions to chemistry students academics performance in NECO (?=0.070, p=<0.05) followed by continuous assessment (?=0.066, P=<0.05) and gender (?= 0.061, p=<0.05). Gender has significant influence on chemistry students’ academic performance in WASSCE (?=0.078, p<0.05) while it has little or no influence on chemistry students’ performance in NECO (?=0.061, p<0.05). That is, the three variables could be used to predict chemistry students’ academic performance. It is recommended among others that school authority should ensure that only students whose performance in continuous assessment and mock examination is encouraging are allowed to register for either WASSCE or NECO examinations. Also, both internal and external assessment should be done without gender bias.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,408 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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