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Enregistrement W4321790170 · doi:10.5430/jct.v12n1p301

The Impact of An Instructional Program Based on Multiple Intelligences Theory on Ninth Grade EFL Students’ motivation towards Learning English in Jordan

2023· article· en· W4321790170 sur OpenAlexvenueno aff
Zeina Mohammad Al-Abdallat, Hamzah Ali Al-Omari, Alaa Mohammed Saleh

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Jordan
Mots-clésTheory of multiple intelligencesNinthMathematics educationCurriculumPsychologyData collectionSample (material)Academic yearPedagogyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the impact of an instructional program based on Multiple Intelligences Theory on motivation among ninth grade students in Amman during the academic year 2021-2022. The sample of the study consisted of 40 students in two sections who were randomly assigned to a control group (20 students) and to an experimental group (20 students). To achieve the purpose of the study, the researchers developed a questionnaire for data collection. Data were analyzed by using SPSS (i.e. means and standard deviations, and ANCOVA). The results of the study showed that the instructional program based on multiple intelligences theory was significantly more effective than the ordinary method in developing students’ motivation to learn English. Based on the results of this study, the researchers recommended that the principles of Multiple Intelligences Theory should be incorporated in EFL curriculum in Jordan to consolidate students’ motivation to learn English.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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