Preferred Cognitive Learning Patterns (VAK) Among Secondary Students Admitted to King Saud University and its Effect on their Academic Achievement in Physics
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the preferred cognitive learning patterns among secondary students and their effect on their achievement in physics. To achieve the objective of the study, the researcher designed a scale of cognitive learning patterns (VAK) that consisted of (16) items, and after verifying its validity and reliability, it was applied to the sample of the study that consisted of (628) students randomly selected from the study population composed of secondary students admitted to King University Saud for the academic year 2017-2018. The results showed that there were statistically significant differences between the types of learning patterns preferred by students, that the majority of students preferred the visual pattern, followed by those who preferred the auditory pattern, while the kinesthetic pattern was the least favored by the students. The results also showed statistically significant differences in the learning patterns preferred by students attributed to the gender variable. It showed that males prefer the auditory pattern more than females, while females preferred the visual pattern more than males. There were no gender differences in their preference for the kinesthetic pattern. Moreover, Results related to the effect of the learning pattern on achievement showed a statistically significant effect of learning patterns on students’ achievement in physics. It showed that the students who preferred the kinesthetic pattern are those who had the highest academic achievements, followed by the students who preferred the visual pattern, while the students who preferred the audio pattern were the least achievable students. Based on these results, the study recommended that teachers should be encouraged to diversify the strategies and methods of university teaching to suit the learning styles preferred by their students, especially the new students, to motivate them to learn in the university environment and to provide the training needs and requirements necessary to enable them to take into consideration the individual differences among their students when they identify educational goals, content, methods, and strategies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».