Peer-to-Peer Learning: The Impact of Order of Performance on Learning Fundamental Movement Skills Through Video Analysis With Middle School Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : Through video analysis, this paper explores the impact that order of performance has on middle school students’ performance of fundamental movement skills within a peer-to-peer learning model. Order of performance refers to the order in which a student performed a skill while paired up with a peer. Method : Using a mobile application, Move Improve®, 18 students (eight males and 10 females) completed a standing jump and hollow body roll in partners assigned to order of performance (evaluator/performer). An independent samples t test was conducted to evaluate the differences in the mean scores between students who performed first and those who performed second for each skill. Results : There was a significant difference in standing jump scores ( p < .01), where students who performed second had a higher average score than their peers who went first. Although not statistically significant ( p = .293), results for hollow body roll also showed a similar performance pattern for students who went second compared with those who performed first. Conclusion : The order of performance within a peer-to-peer learning model may have a significant effect on performance scores for standing jump but not for hollow body roll. Reasons for the discrepancy may be due to a combination of skill familiarity, skill complexity, and training of observational learning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle