Group Dynamics Strategy in Teaching Araling Panlipunan in Calaca District
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to determine the extent of utilizing group dynamics as an effective strategy in teaching Araling Panlipunan. The respondents of the study were the entire three hundred twenty (320) teachers of the above-mentioned district. The data gathering instrument used in this study was the questionnaire which was composed of assessment checklist. The data gathered were tabulated, analyzed and interpreted using Frequency Counts and Percentage, Weighted Mean, Standard Deviation and coefficient of correlation. The results of the study were as follows: the respondents utilized the group dynamics as an effective strategy in teaching ‘to a great extent’ in terms of concept mapping, group discussion, dramatization, problem-solving, peer-tutoring, role playing/assimilation group reporting, project making, tableau interpretation and topic analysis. They were also assessed ‘to a Great Extent’ that includes the attitudes of the pupils affected by the group dynamics strategies in terms of cognitive, affective, behavioral and social. The challenges met by the teachers was done by using group dynamics as strategy in teaching Araling Panlipunan were also assessed “to a great extent’. There was significant relationship between group dynamic strategies employed and the extent of pupils attitude. There was also significant relationship between group dynamics strategies employed and the challenges experienced on it. There is a significant relationship between the extent of the pupils attitude and the challenges experienced on it.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».