Effectiveness of Pandemic Activated School Strategies (Pass) on Submission Compliance Rate of Selected Grade 10 Learners
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the effectiveness of Pandemic Activated School Strategies (PASS) on the submission compliance rate of selected Grade 10 learners. The two strategies embedded in PASS are Power of 2 and Individualized Project Message 853 (TLE), which are both initiatives for and by TLE/TVL Department. The PASS intervention was implemented from the start of 3rd quarter to 4th quarter of SY2020-2021 to a designated experimental group. The research revealed that there was a significant increase in the submission compliance rate of learners from the experimental group when PASS intervention was implemented in 3rd and 4th quarter. From a low of 8.70% and 21.74% out of 46 learners in 1st and 2nd quarter respectively, noticeably there was a huge improvement in 3rd quarter with 84.78% submission compliance rate or 39 out of 46 learners were submitting complete activity outputs. Consequently, the performance rating of each learner also made progress as submission compliance rate improved. When PASS was implemented in 3rd quarter, the computed average grade increased to 88. The t-test p-value of 0.0154 in 3rd quarter and 0.00002 in 4th quarter indicated that the performance rating of the experimental group is statistically higher than that of the controlled group. The results acquired from the research indicated that Pandemic Activated School Strategies (PASS) was effective in improving the submission compliance rate of selected Grade 10 learners. Moreover, this shows that assessment and feedback with remediation are vital to the learning process in this time of pandemic.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».