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Enregistrement W4304759191 · doi:10.5539/hes.v12n4p80

The Effect of Gender-Specific Instruction on Enhancing Student Learning according to Educators’ Perceptions

2022· article· en· W4304759191 sur OpenAlexvenueno aff
Geraldine N. Hill

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Education, and Development Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleSocioeconomic statusPsychologyPerceptionEthnic groupPopulationMedical educationDemographicsSample (material)Mathematics educationMedicineSociologyDemographyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to allow educators to give their opinions, perceptions, and interest level regarding gender-specific education in the public-school setting. The researcher drew participants from the school district treating it as a sample. The school district serves a diverse population of 6,233 students with varied socioeconomic backgrounds and ethnicities. Fifty-four percent of the students received free or reduced-price lunches. Approximately 49% of the students were African American, 47% Caucasian, and 4% other, consisting of a mixture of Asian, Hispanic, and other nationalities. The demographics for the 157 participants in the current research were as follows: 57 elementary educators, and 100 secondary educators. Of this sample, twenty-five were men and 132 were women, with an age range of 24-64. A questionnaire was designed consisting of four research questions to address teachers' perceptions regarding the implementation of gender-specific education. The researcher employed two different surveys, one specifically to gather data about boys and another to acquire data about girls. A school district in the southeast United States was chosen to garner K-12 educators' perceptions. The Gender-Specific Education survey was used to collect data from all teachers in the district and is composed of two parts: the first part of the survey ascertains demographic information, while the second part utilizes a five-point Likert scale that addresses teacher's perceptions, opinions, and level of interest regarding the implementation of gender-specific education. The researcher performed all data analysis using (SPSS) Statistical Software for the Social Sciences version 19. Frequency statistics were performed on the survey instruments, with percentile values. The researcher calculated the dispersion using standard deviation, variance, and mode while noting minimums and maximums. The researcher performed a distribution analysis of skewness and kurtosis, while all results were displayed in pie charts on percentage values. Finally, the order of frequency was noted and in ascending values, with the multiple variables organized by variable numbered output. The findings suggested that: (a) participants perceived gender-specific classes as being positive for male students, (b) the number of neutral responses indicated the lack of knowledge about the effects and outcomes of students in gender-specific settings, (c) participants at the secondary level would consider working in a gender-specific setting. Although this research study resulted in neutral teacher responses and yielded non-significant results, this study will serve to provide a basis for the implementation of other studies and to help policymakers in this school district to provide staff development on gender-specific strategies to the staff currently teaching gender-specific classes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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