The 9th Graders’ Relation of Futuristic Thinking Factors Study
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study are to study the relation of futuristic thinking and to create the prediction equation of the 9th graders’ relation of futuristic thinking. The subjects of this study are 860, 9th graders, studying in their second term in 2019 in Srisaket province, Thailand. The sujects of this study are from 12 schools from Multi-Stage Random Sampling. The study uses 216 students in especially big-size school, 160 students in big-size school, 302 students in medium-size school and 182 students in small-size school. The research instrument used are Futuristic Thinking form, Emotional Intelligence (EQ), Motivation (MO), Self-Directed Learning (SD) and Attitude towards learning (AT) with Likert Scale measurement (IOC), Item Total Correlation and Cronbach’s Alpha Coefficient. Statistics used are Mean, Standard Deviation, Pearson’s Product Moment Correlation (rxy), and Stepwise Multiple Regression Analysis. The study found that: All the five factors has relational statistics of .05 with Coefficient of Correlation from .673-.791 Prediction equation both in the form of unstandardized scores and standardized scores are FT¢ = .180 + .483EQ + .179MO + .172SD + .148AT ZFT¢ = .441ZEQ + .172ZMO + .179ZSD + .148ZAT All five prediction factors and variance factors can be used to explain 70.7% of futuristic thinking.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».