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Enregistrement W2981811846 · doi:10.21083/ajote.v8i0.5209

Effect of Student Teams Achievement Division and Think-Pair-Share on Students' Achievement in Reading Comprehension

2019· article· en· W2981811846 sur OpenAlexvenueno aff
Eucharia Okwudilichukwu Ugwu

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Teacher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudent achievementMathematics educationReading comprehensionReading (process)PsychologyDivision (mathematics)Academic achievementComprehensionPedagogyComputer scienceLinguisticsMathematicsArithmeticPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe study investigated the effect of two cooperative learning strategies, Student Teams-Achievement Divisions (STAD) and Think-Pair-Share (TPS) on senior secondary school students’ achievement in reading comprehension in Vandeikya Local Government Area, Benue State, Nigeria. A total of 78 students (43 males and 35 females), drawn from three secondary schools participated in the study. Experimental and control conditions were randomly assigned to the three intact classes: EG1 (STAD), EG2 (TPS) and CG (Control Group). The instrument used was Reading Comprehension Achievement Test (r=0.784). Data were analyzed using Mean, Standard Deviation and Analysis of Covariance (ANCOVA). The results show higher achievement gains for students in the EG1 and EG2 over those of the CG, but not across gender. The findings support the existing evidence on the efficacy of cooperative learning over the traditional teaching method. English language teachers will therefore find the two techniques useful in teaching reading comprehension. Keywords: cooperative learning, Student Teams-Achievement Divisions, Think-Pair-Share, academic achievement, reading comprehension

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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