The effect of watching models of teaching physical activity on cognitive-motor components and physical competence among children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The increase in immobility in all sections of society, especially children and adolescents, has become one of the most important concerns in the health status of this age group. Aim: The main purpose of this study was to investigate the effect of watching models of teaching physical activity on cognitive-motor components and physical competence among children. Method: The current research was a semi-experimental study with two experimental and control groups. The statistical population included all 8-10 year-old boy students of Khoi city in the academic year of 2021-2022. 30 males with aged 8-10 years were voluntarily selected and randomly divided into two experimental groups and one control group. To data collection, we used the Canadian Physical Literacy Assessment Tool (CAPL), Physical Fitness Scale, Progressive Aerobic Fitness Test, Health-Related Physical Fitness Test and Basic Physical Education Training. Univariate and multivariate analysis of covariance were used to compare the groups using SPSS-20. Results: The results of the covariance test showed that virtual education using watching video models and teaching the basic concepts of physical activity have a significant positive effect on the physical competence and cognitive-motor dimensions among children aged 8 to 10 years (P<0.05). Also, the results showed that the group effect is significant (P=0.001, Eta square=0.70, F=56.65). Therefore, the amount of cognitive-motor dimension in the post-test has a significant difference. Conclusion: Based on the results, the virtual education using watching video models and teaching the basic concepts of physical activity increases cognitive-motor function, physical literacy and physical activity among children. Therefore, researchers, teachers and parents of children are recommended to use this method of education to improve the level of physical activity and cognitive-behavioral components of children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».