Effect of Time Management and Monetary Rewards on Cognitive Task Accomplishment among Students of Nnamdi Azikiwe Secondary School, Awka, Anambra State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Good secondary education is critical to higher education and career paths. Many University secondary/high schools have distinguished themselves with good management leading to excellent performance of their students. However, it is worrisome why the performance of some students in such high impacting schools cannot average. In view of this problem, this study explored differences in cognitive task accomplishment as probable part of the causes; and evaluated time management and monetary rewards as factors. The design for the study was non-randomized control group, pre-test, post-test quasi experimental design utilizing analysis of co-variance (ANCOVA) as statistical tool. Purposive and simple random sampling was used to select 90 students from the population of 145 JS2 students of Nnamdi Azikiwe Secondary School, Awka. Three hypotheses guided the study while the Fifteen Puzzle Cognitive Task developed by Chapman (1874) to test for spatial ability in children was adopted as the instrument for engaging the participants in cognitive task ability using two experimental and two control groups. Result indicated that groups with better time management was better in cognitive task accomplishment but monetary reward was not a strong force for better performance in cognitive task accomplishment among secondary school students. The result implies that many of the participants have difficulty solving an academic within the allowed time. It is recommended while emphasizing other aspects of scholarship for improving better performance of students, students need to be trained on time management as to improve the minimum time they take to solve an academic problem both in in-course assessments and during examinations.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».