Predictive Analysis on Students’ Academic Performance in Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to determine the predictors of academic performance in mathematics of Grade 10 students using descriptive correlational design. The respondents were 435 Grade 10 students from the three identified public high schools in Lapu-Lapu City and Liloan, Cebu, Philippines. A survey questionnaire was used to describe student-related factors, teacher-related factors, and environment-related factors while the First Quarter Grades were used to measure students’ academic performance in mathematics. Data gathered were treated statistically using frequency count, percentage, weighted mean, and multiple regression. The results showed that most of the respondents were 14 to 15 years old and were female; most of the parents were high school graduates and had a combined family monthly income of 10,000 pesos and below. The respondents had satisfactory performance. Also, teaching skills and instructional materials used by the teacher are significant predictors of academic performance in mathematics. However, the students’ interest, study habits, teacher’s personality, school environment and home environment of the students were not significant predictors of the mathematics performance of the students. It was concluded that the teacher-related factors as to teaching skills and instructional materials used can predict the academic performance of the students. The researchers recommended that the proposed intervention plan could be utilized and monitored.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».