Effect of Self-Regulated Learning Strategy on students’ achievement in Basic Science in Makurdi Local Government, Benue State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of self-regulated learning instructional strategy on students’ achievement in basic science among Upper Basic 2 in Makurdi Local Government Area of Benue State. The study employed non-equivalent group pre-test-post-test quasi experimental design. The population of the study was 638 upper basic school levels. The sample for this study was 128 students from six co-educational schools within Makurdi Local Government Area of Benue State. Two research questions and two hypotheses guided the study. The instrument used for data collection was Basic Science Achievement Test (BSAT) and was trial tested using Kuder-Richardson (K-R, 20) formula to determine the reliability coefficient of BSAT which was found to be 0.99. Descriptive statistics of means and standard deviation were used to answer all the research questions and inferential statistics of Analysis of Covariance (ANCOVA) was used to test all the hypotheses at 0.05 significant level. The results of the study showed that demonstration method enhanced students’ achievement in basic science better than self-regulated strategy. There is no significant difference between the mean achievement score of students taught basic science using self-regulated learning strategy and those taught using demonstration method. There was no significant difference between the mean achievement scores of male and female students taught basic science using self-regulate learning strategy. Basic science Teachers should not only use demonstration method to teach but also allow the student to actively participate in the learning. This can foster confidence in the students and enhance better achievement in basic science.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».