RESULTS-BASED ANALYSIS OF STUDENTS’ ACADEMIC PERFORMANCE IN ENGLISH UNDER DISTANCE LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
Using the descriptive research design, this study aimed to do a results-based analysis of online and modular distance learning of the students’ academic performance in English on first and second quarter of school year 2020-2021 in Don Manuel Rivera Memorial National High School. The respondents of the study were composed of 50 Online Distance Learning (ODL) Students and 250 Modular Distance Learning (MDL) Students from Grades 7 to Grade 10 levels of Don Manuel Rivera Memorial National High School. This is a descriptive study using the questionnaire as the main tool in gathering the data. The data gathered were treated using frequency distribution and percentage statistics, weighted mean, standard deviation, and T-test. The mean level of parents’ support to ODL students was 2.72 interpreted as “Moderately Supportive” indicates that parents are somehow extending additional support to their children in accomplishing the tasks given to them. On the other hand, the mean level of parents support to MDL students was 2.95 interpreted as “Moderately Supportive” indicates that only few parents extend their support to their children despite the awareness that their children have no direct contact to their subject teachers to give them assistance in understanding the lessons. This concludes that students under online distance learning gets more instructional support rather than the students under modular distance learning which gives a huge impact to their academic performances.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».