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Enregistrement W3189751050

Enhancing Student’s Performance in Arnis Using Teachers’ Made Instructional Video

2021· article· en· W3189751050 sur OpenAlexaboutno aff
Madelyn C. Vega, Nilda S. Alforja

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Recent Innovations in Academic Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyFormative assessmentMartial artsTest (biology)Descriptive statisticsQuarter (Canadian coin)Academic yearMathematicsStatisticsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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