Contribution of Digitized Video-Audio Lesson with Self-Learning Module to the Kindergarteners' Readiness in the New Normal Setting
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to determine the contributions of digitized video – audio lesson with self – learning module to the kindergarteners’ in the new normal setting in Dimayon Elementary School, Lanao del Norte in school year 2020 – 2021. The study used the descriptive–correlation research design describing the age, gender, facilitator, civil status, highest educational attainment, family monthly income, and occupation of the respondents. This was also correlation design since the socio- economic profile of the respondents and the contribution of digitized video-audio lesson with self-learning module were correlated to the description and Kindergarteners’ Readiness Based on their ECCD Checklist. The resulting data were analyzed using frequency count, percentage, and mean, standard deviation and Pearson Product moment of correlation. Results showed that the digitized video–audio lesson with self–learning module had shown to provide substantial assistance, learning, and readiness for the learners and respondents. The accumulated data regarding the assessed effect or relation of the respondent’s socio demographic profile to their readiness had all resulted to ‘not significant’ which implied that the readiness or generally the learning of the students were not affected by their socio – demographic profile. Moreover, there was no significant relationship between respondent’s socio-demographic profile and kindergarteners’ readiness. Further, there was no significant relationship between the contributions of digitized video-audio lesson with self-learning module and kindergarteners’ readiness. The kindergartener’s readiness was beyond beginner level which meant that their previous traditional learning had aided significantly in their basic literacy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».