The Academic Procrastination in Junior High School Students’ Mathematics Learning: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Among the main causes of low learning achievement in mathematics learning is a delayed behavior to do tasks, commonly called academic procrastination. The objectives of this research are to describe and to explain the causal factors and consequences of academic procrastination in learning mathematics for junior high school students. This research was conducted for more than five months. The research took place at six junior high schools in Madiun Regency. The research approach was a qualitative descriptive. The types of data sources were six mathematics teachers and six students, in-class mathematics learning activities, and documents. The data collection techniques were (1) questionnaire, (2) documentation, (3) passive role observation, and (3) in-depth interviews. The data were analyzed using an interactive model, which was implemented in two stages. They are at the time or during the course of data collection and after the data collection. The results of data analysis show that academic procrastination is caused by several factors. They are assumption that the tasks assigned are not important, too burdensome, and difficult to work, insufficient knowledge, too perfectionist, bad management of learning, lack of self-regulation, stress and fatigue, lack of social support, indiscipline teachers, and inconducive school culture. Academic procrastination, most importantly, leads to low learning achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».