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Enregistrement W3156374805 · doi:10.5430/wje.v11n2p15

Multiple Intelligences among Ninth-Grade Students in the Sultanate of Oman

2021· article· en· W3156374805 sur OpenAlexvenueno aff
Afraa Ali Al Hosni, Rayya Almanthari

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of multiple intelligencesIntrapersonal communicationInterpersonal communicationPsychologyKinesthetic learningSpatial intelligenceMathematics educationCurriculumSocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to examine the multiple intelligences among the ninth-grade students in the North Al Batinah Governorate in the Sultanate of Oman. The study sample contained 112 randomly selected students. For the purposes of this study, the researchers designed two multiple intelligences scales, consisting of the eight types of intelligences: linguistic-verbal, visual-spatial, logical-mathematical, interpersonal, naturalistic, bodily-kinesthetic, intrapersonal, and rhythm-musical. Each type of intelligence includes 8 descriptive items, with a total of 64 items for the whole scale. The results showed that the first, second, and third ranks came in favor of interpersonal intelligence, mathematical-logical, and visual-spatial, respectively, among students in general, whereas the results also revealed that interpersonal intelligence, logical-mathematical, and naturalistic were ranked in the first three ranks among male students. The interpersonal intelligence, visual-spatial intelligence, and the mathematical-logic intelligence were ranked in the first three places, respectively, among the female students. The results showed there are statistically significant differences at the 0.05 significance level between the arithmetic means of students in multiple intelligences due to the gender variable in favor of women in each of the visual-spatial and intrapersonal intelligences. Based on the findings of the study, a number of recommendations were proposed, most notably the following: Applying multiple intelligences scales at the beginning of each academic year, classifying students according to their intelligence to build and implement lesson plans in light of these classifications, preparing educational curricula in light of students’ multiple intelligences to take into account the differences between them, diversifying the learning environments according to the intelligence differences among students, conducting diagnostic studies for the prevalent multiple intelligences among all students in all classes and educational stages, and engaging in studies that test the effectiveness of employing the theory of multiple intelligences and its educational applications in developing language and intrapersonal skills and enhancing academic achievement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 GPT0,403
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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