Metacognitive Online Reading, Navigational Strategies, and the Reading Performance of the Grade 11 HUMMS of Pedro T. Mendiola Sr. Memorial National High School
Notice bibliographique
Résumé
This predictive, cross-sectional study aimed to determine the metacognitive online reading and navigational strategies and their relation to the reading performance of Grade 11 HUMSS Students of Pedro T. Mendiola Sr. Memorial National High School. Furthermore, the study also investigated which factors of metacognitive online reading and navigational strategies significantly influence the respondents’ reading performance. One hundred twenty-five (125) students selected through simple random sampling participated in the study. Data were gathered using a Google Form and reading fluency test. Descriptive Statistics such as weighted mean, Pearson- Product correlation, and regression analysis were used to interpret the data. The students’ extent of the metacognitive online reading and navigational strategies is high, while the students’ reading performance is instructional. The metacognitive online reading strategy is strongly related to reading performance. The navigational strategy is moderately related to reading performance. All indicators of metacognitive online learning strategy significantly predict reading performance. Only mixed overview as an indicator of navigational strategy significantly predicts the reading performance. Senior High school students who used metacognitive online reading navigational strategies had definite reading goals in mind and knew how to accomplish them. Students need teacher support at the instructional reading performance level. The metacognitive and navigational strategies significantly predict and influence the respondents’ reading performance.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».