Potential Link Between Several Learner Characteristics and Second Quarter Achievement in Science (Physics) of Grade VIII Students
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to the determine and analyze the potential link between several learner characteristics (brain dominance, selfesteem and study skills) and their achievement for the second quarter in Grade VIII Science of selected students of Casimiro A. Ynares Sr. Memorial National High School.This study employed three adapted research tools in a questionnaire check list form as main tool in gathering the needed data.One hundred students served as respondents of the study.Results showed that there is no significant difference among the achievement of learners with varied brain dominance and that the achievement of the students does not favour in any particular learner groups based on brain dominance.Furthermore, there is also no significant difference among the achievement of learners with varied self-esteem this implies that that a high, low or moderate self-esteem does not affect the learner's achievement in Science.On the other hand, there is significant difference among the achievement of learners with varied study skills.This suggests that a strong study habit or skills have a great effect on the learners' achievement in Science for the second quarter.The results also revealed a low and no significant correlation exist between self-esteem and achievement, the relationship is not significant because of the low achievement of learners reflected through the second quarter grade with varied self-esteem.On the other hand, there is a high significant correlation that exist between study skills and the achievement of learners.The results imply the importance of a study habit or skills to be able to achieve a high academic achievement in Science.Lastly, a moderate significant correlation exists between self-esteem and study skills as also revealed on the table.In the light of the findings it is recommended that teachers should understand and know their students deeply.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».