MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2342600026 · doi:10.5430/jct.v5n1p78

Effects of Gender and Collaborative Learning Approach on Students’ Conceptual understanding of Electromagnetic Induction

2016· article· en· W2342600026 sur OpenAlexvenueno aff
Telima Adolphus, Doris Omeodu

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationAffect (linguistics)Test (biology)Research designVariance (accounting)PsychologyAnalysis of variancePopulationMathematicsStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigates the effect of gender and collaborative learning approach on students’ conceptual understandingof electromagnetic induction in Secondary Schools in Nigeria. Three research questions and 2 hypotheses wereformulated to guide the research. The research design adopted for this study is the quasi-experimental design. Inparticular, the design is the non-randomized, pretest-posttest, control group design. The population of the study is madeup of the 323 Senior Secondary III physics students in all 6 public co-educational Senior Secondary schools in PortHarcourt local Government area. A sample of 90 students, comprising of 60 male and 30 females were selected for thestudy. The research instrument developed and used for this study is the Test on Electromagnetic Induction (TOEI). Theinstrument is composed of 50 questions covering the content area and testing the various levels of understanding.Simple means, standard deviation and variance were used to answer research questions while inferential statistics suchas t-test, Analysis of variance (ANOVA) and 2x2 factorial analysis of variance were utilized for the testing of thehypotheses. The results show that gender does not significantly affect the understanding of students in electromagneticinduction when taught with collaborative teaching approach. The study also showed that gender and teachingapproaches do not jointly affect students’ conceptual understanding of electromagnetic induction at the secondaryschool level.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Curriculum and TeachingMême sujetInnovative Teaching MethodsTravaux en français237 207