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Enregistrement W2587144071 · doi:10.5539/jel.v6n2p196

The Impact of Gender and Reading Level on: Student Perception, Academic Practice, and Student Enjoyment

2017· article· en· W2587144071 sur OpenAlexvenueno aff
Chris Sclafani, Dennis Wickes

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMultivariate analysis of variancePerceptionReading (process)Likert scaleGrade levelInclusion (mineral)Scale (ratio)Mathematics educationSocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much research has been conducted on reading levels of elementary school students. Teachers search for learning experiences that lend inclusion to all genders and levels. How does this all lay out for the students? The initial trial of the study looks into the impact and differences of gender and/or reading level on areas such as school enjoyment, self-perception, and academic practice in the lives of 59, fifth grade, suburban students. A subsequent study was done with identical goals in the following school year as well. This newer study (trial two) included 103 students from grades two through five in the same suburban area school. These students were given surveys that allowed scores to be ascertained in the aforementioned areas of concern. Surveys were given out and scored on a Likert-type scale ranging from 1-5 (1=most negative, 5=most positive). The data was entered into SPSS where various tests such as MANOVA, correlations, Levene’s, and t-tests were performed. While a great deal of the areas were not initially identified as statistically significant in trial one, the area of gender and its relationship with enjoyment did appear to be significant at the p<.05 level. The larger, more recent trial, found gender’s impact on school enjoyment, self-perception, and academic practice time. This study could give educators introspective into the way their students think about school.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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