The Study of Internet Use and Academic Achievement of Elementary Students in Bangkok
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the relationship between internet usage behavior and academic achievement among elementary school students from grade 4-6 in Bangkok. The researcher employed Multi-stage Sampling to recruit 297 samples. The data was gathered via the following tests: 1) Intelligence tests, namely Colored Progressive Matrices (CPM) for students aged 5-11 year old or Standard Progressive Matrices (SPM) for 12 year old and above, and 2) Academic achievement test, namely Wide Range Achievement Test Thai Edition: WRAT-Thai. The findings revealed that time spent on the internet is negatively correlated to student’s reading achievement (r = -.24, p < .001), spelling achievement (r = -.26, p < .001), and math achievement (r = -.20, p = .001). More surprisingly, academic related internet usage was also found to be negatively correlated to math achievement (r = -.20, p < 0.05). Meanwhile, internet usage for social media has a correlation with academic achievement in math and reading, (r = -.20, p = .001) and (r = -.13, p < .05), respectively. Moreover, internet usage for entertainment was found to have a negative correlation with academic achievement in reading, spelling and math, (r = -.25, p < .001), (r = -.27, p < .001) and (r = -.21, p < .001), respectively. Internet usage for online business, however, yielded no correlation to academic achievement. The study concluded that daily internet usage does have an effect on academic achievement in math. Moreover, when used for entertainment and social media, internet usage can pose a negative effect on academic achievement in reading and writing.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».