An Examination of High School Social Science Students’ Levels Motivation towards Learning Geography
Notice bibliographique
Résumé
This aim of this research was to examine the levels of motivation among high school social science students towards learning geography. The study group consisted of 397 students from different classes at Aksaray Ahmet Cevdet Pasa High School in the College of Social Science. The research was carried out with a scanning model, with data obtained using the Scale for Motivation Towards Learning Geography. In the analysis of the data, the t-test and the one-way analysis of variance (ANOVA) were used. As a result of the research, the levels of motivation among social science students towards learning geography were found to be moderate. From the analysis of the aforementioned scale’s subfactors, those related to the interest of students and information acquisition were found to be ‘undecided’, while the subfactors related to self-confidence and performance were found to be ‘in agreement’. It was determined that the level of motivation towards learning geography reported in the findings, with regard to the gender variable, showed a significant difference among male students. In addition, it was indicated that the motivation levels of male students were higher for the subfactors of interest and self-confidence than those of female students. In terms of the subfactors of information acquisition and performance, no significant changes were found in the motivation levels among both male and female students. Analyses based on class level demonstrated that the average scores of the students differ in this context, but that this difference was found to be statistically significant for 11th grade students for the subfactor of self-confidence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».