Effects of Gender and Collaborative Learning Approach on Students’ Conceptual understanding of Electromagnetic Induction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».