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Enregistrement W2804332075 · doi:10.5539/ells.v8n2p39

The Effect of Blended Learning on Private School Students’ Achievement in English and Their Attitudes Towards It

2018· article· en· W2804332075 sur OpenAlexvenueno aff
Zeinab Fakhir, Majid Abdulatif Ibrahim

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningMathematics educationAnalysis of covarianceTest (biology)Sample (material)Control (management)Significant differenceAchievement testPsychologyMathematicsComputer scienceEducational technologyStatisticsStandardized test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at exploring the effect of using blended learning on the achievement of the sixth-grade students in English. The students are of two private primary schools in Amman/Jordan: Alrai School and Alsabelah School. It also scrutinizes their attitudes towards such a type of learning. The study attempts to answer the following questions: (i) What is the effect of using blended learning on the achievement of sixth-grade students in English? (ii) What is the effect fulfilled by blended learning on their attitudes towards such a type of a learning strategy? To reach the goals of the study, the researchers apply quasi-experimental method in which an achievement test is constructed and a questionnaire is prepared in order to measure both students’ ability concerning blended learning and their attitudes towards it as well. The study sample consists of 50 female students. It is distributed into two groups (each has 25 female students).The first group is the experimental group taught by using blended learning. The second one is the control group taught by the traditional method. Data is analyzed via adopting (SPSS) and the covariance analysis where (ANCOVA) is applied. The results show that there are statistically significant differences at the level of (a<0.05) between the means of the results of the two groups on the achievement test, and the difference is in favor of the experimental group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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