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Enregistrement W3011496080 · doi:10.5539/ies.v13n4p75

Collaborative Learning Practices by Gender: A Case of a Community School in Nepal

2020· article· en· W3011496080 sur OpenAlexvenueno aff
Kamal Prasad Acharya, Milan Acharya, Madhav Kumar Shrestha

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaUniversity Grants CommissionTribhuvan University
Mots-clésDiversity (politics)GirlPsychologyMathematics educationCurriculumTest (biology)Collaborative learningCooperative learningPedagogyTeaching methodSociologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the situation of basic level community school boy and girl students’ science and health learning through collaborative culture. Fifth, sixth and seventh-grade students (both boys and girls) took part in this study. As per the aim of this study, a set of questionnaire was developed and administered to the sampled students. Two hundred and fifty-eight students were selected from the sampled school using the census sampling technique. All the students were involved in collaborative learning activities such as building trust and open communication, establishing group interaction, respect diversity and sharing creative ideas based on the basic level science and health curriculum aiming at promoting inquiry learning through collaboration. A quantitative analysis involving the use of the Chi-square test at 0.05 level of significance, Likelihood ratio and Somer’s symmetric was conducted to see the association between the variables. The results showed that science and health collaborative learning activities by gender were not associated significantly. There was no statistically significant difference (α=0.05) between the variables studied. The findings showed a weak association with gender and collaborative science and health learning activities in the classrooms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,018
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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