Gender differentials in the Use of Instructional Models in Enhancing Adolescents’ Interest and Achievement in Voter Education Contents of Senior Secondary School Government Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
The study determined gender effect in the efficacy of group investigation and jurisprudential inquiry instructional models in enhancing adolescent students’ interest and achievement in voter education related contents of senior secondary school Government curriculum. The study adopted quasi-experimental non-equivalent pre-test, post-test control group design. Sample for the study consisted of 165 SS II students drawn from senior secondary schools in Nsukka Local Government Area of Enugu state Nigeria. Multi-stage sampling technique was used to select the intact classes from each of the schools that were assigned to the two experimental groups. Data collected using Multiple Choice Government Achievement Test (MCGAT) and Government Interest Inventory (GII) were analyzed using mean and standard deviation for the research questions and ANCOVA for testing the hypothesis at P < 0.05 level of significance. The findings showed that both group investigation and jurisprudential inquiry models were effective in enhancing interest and achievement of male and female students in voter education related contents in senior secondary school Government curriculum. However, group investigation proved more efficacious. These findings were exhaustively discussed with recommendations on how to manage gender factor in using student-centred instructional models in enhancing students’ interest and achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».