The Impact of Self-Assessment with Goal Setting on Academic Achievement: Results of a Study on Primary School Students in Greece
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of the present study is to investigate the contribution of Self-Assessment with Goal Setting (SAGS), which was implemented with the “self-directed learning” (SDL) method, to the improvement of academic performance in the context of language teaching to sixth-grade students in primary school. The research methodology followed is an experimental design with two groups, one experimental and one control. The research was implemented in public primary schools in Rhodes and lasted for six weeks (from the beginning of March 2022 to the middle of April 2022). The research sample is a convenience sample consisting of 163 students (the control group made up of 78 students and the experimental group consisting of 85 students). According to the findings of the study, the students in the experimental group improved their performance, and this improvement was statistically significant. Specifically, it was observed that after the implementation of SAGS, the mean score for academic achievement of the students in the experimental group was higher than the mean score of academic achievement during the pretest period. Furthermore, the vast majority of students in the experimental group improved their academic achievements, while a very small number of students experienced a decrease in performance and an even smaller number of students did not experience any change in their performance after the intervention. Finally, the students in the experimental group also performed better posttest and improved their performance, in contrast to the students in the control group for whom both lower performance and a deterioration in their performance were observed compared to the experimental group.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».