Enhancing Student’s Performance in Arnis Using Teachers’ Made Instructional Video
Notice bibliographique
Résumé
This study measured the Effectiveness of Instructional Video in Teaching Arnis among Grade 7 students during the third quarter of the Academic Year 2020-2021 at Gulod National High School. This study aims to help the MAPEH teacher in enhancing their strategies in teaching Arnis. This is also to motivate the learners to learn Arnis and to showcase Filipino martial arts since most of the youth today are engaged in multimedia. This study is a Quasi-experimental design that has two groups, the Experimental Group, and the Comparison Group. The respondents of the study were composed of 36 males and 30 females of grade 7 under the Physical Education class of Gulod National High School, Cabuyao, Laguna.The respondents were clustered into two groups that consist of 18 males for the experimental group and 18 males for the comparison group, while females were 15 in the experimental group and 15 for the comparison group. Descriptive statistics such as frequency count, percentage, weighted mean, and standard deviation were used in the study.The analysis has been detected that there is a significant difference in the performance in the pre-test, formative and posttest mean obtained by experimental and comparison groups. It is suggested for further study to determine the effectiveness of flipped classrooms or digital platforms on the academic performance of the students. But in addition, the study on students’ critical thinking, learning experiences, motivation, and the likes will not only be in Physical Education subjects but also in other subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».