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Enregistrement W3044927569 · doi:10.5539/ies.v13n8p79

Interest in Extra Curricular Activities and Self Efficacy of Senior Secondary School Students in Cross River State, Nigeria

2020· article· en· W3044927569 sur OpenAlexvenueno aff
Achi Ndifon Bekomson, Melvina N. Amalu, Anthony N. Mgban, Kingsley Bekom Abang

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-efficacyPsychologyCronbach's alphaMedical educationDescriptive statisticsMathematics educationData collectionReliability (semiconductor)PedagogySocial psychologyPsychometricsClinical psychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of the study was to find out if interest in extra-curricular activities has any influence on self-efficacy with reference to social self-efficacy, academic self-efficacy, language self-efficacy and moral self-efficacy. The ex-post facto design was adopted for the study. A sample of 1,586 students was randomly selected from the public secondary schools in Cross River State for the study. A questionnaire titled “Interest in Extra Curricular Activity and Self-Efficacy (IECASEQ) was the instrument used for data collection. The face validity of the instrument was determined by two experts in test and measurement and two in educational psychology. The reliability of the instrument was determined using Cronbach Alpha reliability method. The data collected were analysed using descriptive statistics. The results revealed that interest in co-curricular activities significantly influenced social self-efficacy, academic self-efficacy, language self-efficacy, moral self-efficacy and overall self-efficacy. Based on the findings of this study, it was recommended among others that teacher and school administrators should create opportunities for students to travel for excursions, and not see involvement in co-curricular activities as a distraction to students.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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