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Enregistrement W3154566304 · doi:10.4236/jss.2021.94010

Factors that Influence the Teaching of the English Language during the Transition from Primary to Secondary School in Eighth-Grade Students from Guayaquil

2021· article· en· W3154566304 sur OpenAlexfundno aff
Israel Guillermo Bravo Bravo, María Palmira Alves

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Social Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Teacher Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do MinhoInternational Council for Canadian Studies
Mots-clésMathematics educationEnglish languageSample (material)PsychologyDescriptive statisticsFace (sociological concept)Transition (genetics)PedagogyMedical educationMedicineChemistrySociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study’s general objective was to determine the influence of the factors that impact the English language teaching during the transition from primary to secondary school in eighth-grade students in public education in Guayaquil city. The current research was developed under the positivist approach, with a non-experimental, cross-sectional, descriptive, and correlational type. A 24 response items questionnaire gathered quantitative data through a survey technique with a sample of 469 English teachers. The results obtained indicate the relationship between English language learning acquired by the students and the required preparation to face academic content in greater quantity and complexity. It also shows the teacher-student relationship, considering the need for the teacher to apply higher and progressive content adapted to the results of the diagnosis of previous knowledge in students and the implementation of activities that promote the establishment of close relationships with the student.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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