Evaluating University Students’ Inference Making Ability: A Study at Bachelor Level in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Inference means the process of deriving a conclusion from a set of premises, including a conclusion that is probably in relation to the premises. This study has aimed to evaluate university students’ inference making ability. To explore this aim, the present study has set five research objectives which include to understand university students’ attitude towards critical thinking subset of making inferences, find out the relationship between university students’ attitude towards making inferences and their ability in making inferences, know whether critical thinking is a positive predictor for the overall score of critical thinking test (CTT), evaluate university students’ performance in exhibiting their attitude towards critical thinking and in critical thinking test (CTT) taken by them and understand the variance based on university students’ gender, location and medium of instruction in their attitude towards critical thinking inference and their ability of making inferences. To achieve these objectives, the researcher has used quantitative research methodology. The participants of this study consist of 550 male and female university students of different state-run colleges of Punjab (Pakistan). Critical thinking inventory (CTI) and Watson-Glaser’s Critical Thinking Appraisal (WGCTA) (2002) have been used to collect data from the subjects of the study. The researcher used SPSS (XX) to analyze the collected data. The findings of this study reveal that the university EFL leaners have highly positive attitude towards making inferences but their inference making ability does not correspond with their attitude toward inference making skill.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».