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Enregistrement W2397783467 · doi:10.5539/ass.v12n6p223

Life Skills Acquired in Relation to Teaching Methods Used Through Swimming Context

2016· article· en· W2397783467 sur OpenAlexvenueno aff
Manal M. Bayyat, Samira M. Orabi, Mohammad Abu Al-Taieb

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Life skillsPsychologyBrainstormingScale (ratio)TeamworkMathematics educationSample (material)PopulationMedical educationPedagogyComputer scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study aims: (1) to examine life skills acquired by students attending different levels of swimming courses. (2) To investigate the relation between teaching/learning methods used by swimming teachers and the level of life skills acquired. The population of this study were students who attended one of the three levels of the swimming courses in the Faculty of Physical Education /University of Jordan (n= 236). The sample of the study consisted of 142 students. Both “Life skills through swimming context scale” and “Teaching/ Learning methods in swimming context scale” were used to collect the required data. The data was analyzed using descriptive and statistical analysis. Results showed that the sample acquired the life skills through swimming context on a high level scale. Students believed that communication and self-confidence/self-esteem were the most important skills acquired (86%), followed by teamwork (85%), decision-making/responsibility (84%) and problem-solving (80%). There was a significant relation between life skills acquired and the teaching/ learning methodologies used including brainstorming, demonstration and guided practice, small groups, games and situation analysis. Therefore swimming context using the efficient participatory teaching methods proved to have a positive effect on life skills and youth development.<strong></strong></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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,357 · 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.

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

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