Blackboard System and Students’ Academic Performance: An Experimental Study in The Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The main purpose of this study is to determine the Blackboard System's effectiveness on students' academic performance in Araling Panlipunan. Research methodology: The study employed a quasi-experimental pre-test and post-test non-equivalent group design and was entirely quantitative. Seventy (70) Ligaya High School students in Grade 7 who were divided into the control and experimental groups made up the study's subjects. Both groups received instruction on related subjects throughout the first quarter of the Araling Panlipunan grading period. The t-test for dependent and independent samples was the statistical tool employed to evaluate the hypothesis. Results: Results indicate that using the Blackboard System to teach Araling Panlipunan is a more effective approach than using the traditional lecture technique. Further, it has a significant impact on students and learning processes. Teachers also gained great benefits in using this system since it provided them an easy way of tracking student progress reducing a lot of paperwork load. Limitations: This study was limited to only Grade 7 Araling Panlipunan learners in the school year 2019-2020. The duration of the experiment was only focused on the First Quarter grading period. Contribution: One of the key goals of the study is to raise the standard of education by using new technological trends, which will assist them to advance their skills and competencies in technology. Teachers will also benefit from the study to help them improve their craft with the use of effective pedagogy with ICT to cope with the changing world.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».