The Impact of a Digital Educational Story Based on Sports on Developing Alphabetical Learning Skills among Jordanian Pre-School Kids in Light of the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify the impact of a digital educational story based on sports on developing alphabetical learning skills among Jordanian pre-school kids in light of the Covid-19 pandemic. The study sample consisted of (29) pre-school kids from the leaders' international schools, "The International Curriculum," which is affiliated to Al-Qweismeh District's Directorate in Amman. The study used an Experimental approach; the study sample chosen by intention randomly was divided into two groups: experimental group (14) kids: (7) girls and (7) boys, and control group (15) kids: (7) are boys, and (8) are girls. To achieve the study's goal, the researchers built a guide for the teacher to implement the experiment; they also built a pre-and post-test consisting of (16) items and provided the Arabic language teacher with digital educational stories based on sport learning the alphabet. The stories include the alphabet lessons: (letter al-ba, letter al-da, letter al-ha, letter al-ain), from the "curriculum in the Arabic language” for the academic year 2020/2021. The results of the study showed that there were statistically significant differences in favor of students of the experimental group, which studied the digital educational story in each Alphabet learning skills: Pronunciation, Abstraction, and writing, in the combined skills, and the absence of statistically significant differences attributed to gender, interaction in testing the skills of learning the alphabet together, and in each of the skills of learning the alphabets: (pronunciation, abstraction, writing). In light of the findings mentioned above, the researchers proposed a set of recommendations that include Arabic language curricula guides in digital educational programs based on sports to be used in learning and teaching processes in teaching Arabic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».