Comparison of Multiple Intelligence Areas of Hearing and Visually Impaired Individuals in Terms of Age, Gender and State of Doing Sport
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to review the multiple intelligence domains of the individuals belonging to two different disability groups (hearing impaired and visually impaired). The study comprises of 63 adults in total, 34 hearing impaired and 29 visually impaired. In order to obtain data, “Multiple Intelligence Inventory” developed by Gülşen (2015) was applied to the respondents as well as the descriptive questions. In the study, t test and Mann Whitney U, and Kruskal Wallis and One Way ANOVA were used. When the multiple intelligence score averages were compared according to the gender variable, the interpersonal intelligence score averages of the females were found to be significantly different than that of the males (p<0.05). It was determined that the naturalistic intelligence score averages of the individuals at the age of 35 or above were significantly higher when the score averages of multiple intelligence domains were compared in terms of age variable and the bodily – kinesthetic intelligence of the individuals doing sports was seen to be significantly higher than those who did not do any sports (p<0.05). When the average scores of multiple intelligence domains were compared in regard to the state of disability variable, the mathematical-logical intelligence of the hearing impaired was found to be significantly higher than the visually impaired (p<0.05). The visual-spatial intelligence of the hearing impaired was observed to be significantly higher than the visually impaired (p<0.05). The musical intelligence of the visually impaired was found to be significantly higher than the hearing impaired (p<0.05). The intelligence score averages of the visually impaired were determined to be significantly higher than the hearing impaired for the interpersonal intelligence domain (p<0.05). It was found that the intrapersonal intelligence of the hearing impaired was higher than the visually impaired (p<0.05). The less developed intelligence domains of the impaired can be worked actively and improved by making regulations in a way that the impaired can involve more in the social life and by allowing them to be exposed to environmental warnings more.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».