Call Up Approach: An Intervention Program Driving Effects on Learners’ Performance in the Core Subject Areas
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effectiveness of CALL UP Approach, Teachers’ Calibrating action for Lifelong Learning to Upstage Pandemic, on pupils’ performance specifically in English, Mathematics and Science. CALL UP Approach is an intervention strategy formulated by the teacher and employed during the Modular Distance Learning; a modality implemented during the occurrence of Covid 19 pandemic. The quasi-experimental method of research was employed to investigate the effectiveness of CALL UP Approach to improve learners’ performance in English, Math and Science. This pre-posttest design makes use of two group of learners with almost similar characteristics. The learners were divided into two groups to compose the control and experimental groups. The control group were subjected to the usual treatment. Meanwhile, the experimental group were subjected to CALL UP Approach composed of home visits, small group community teaching, scaffolding and feedbacking. The results yielded significant difference on the mean gain score between the control and experimental groups implying that the CALL UP Approach is more effective in improving the pupil’s academic performance in English, Math and Science than the previously available learning model of delivery. The Call Up Approach as an intervention program is found effective to improve the learner’s academic performance as revealed in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».