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Enregistrement W4382317507 · doi:10.35912/jshe.v3i3.1186

Blackboard System and Students’ Academic Performance: An Experimental Study in The Philippines

2023· article· en· W4382317507 sur OpenAlexaboutno aff
Jomarie V. Baron

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Humanity and Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlackboard (design pattern)Grading (engineering)Mathematics educationQuarter (Canadian coin)Test (biology)CraftStatistical analysisComputer sciencePsychologyMedical educationEngineeringMathematicsMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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