Effect of Diagnostic Testing on Students’ Achievement in Secondary School Quantitative Economics
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at investigating the effect of diagnostic testing on students’ academic achievement in secondary school quantitative economics. In conducting the study, 3 research questions and 3 stated hypotheses were answered. The study is quasi-experimental employing 2x4 factorial pretest-posttest design. The sample consisted of 210 Senior Secondary 3 (SS3) economics students in the four co-educational schools purposely selected from Nnewi Education Zone of Anambra State in Nigeria. They were allocated to 3 experimental groups and 1 control group. Students’ responses to two instruments titled Diagnostic Quantitative Economics Skill Test (DQEST) and Test of Achievement in Quantitative Economics (TAQE) constituted relevant data for the study. Instruments for data analysis were t-test and ANCOVA. Results of the analysis indicate a significant effect of treatment on students’ achievement in favor of DQEST with feedback and remediation group only (F (3, 209) = 22.3114, p > 0.05). Gender made no significant difference on students’ achievement in TAQE. Thus, diagnostic tests are effective when used with feedback and remediation. The use of DQEST with feedback and remediation in teaching and learning of quantitative economics is therefore recommended.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».