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Enregistrement W4386078570 · doi:10.59120/drj.v12i4.32

Printed Self-Learning Module Distribution and Completion Preferences of Grade 7-12 Students of Tagugpo National High School in Davao Oriental, Philippines: A Conjoint Analysis

2021· article· en· W4386078570 sur OpenAlexaboutno aff
Bronson Dapa, Gemma M. Valdez

Notice bibliographique

RevueDavao Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Vocational Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConjoint analysisPreferenceSummative assessmentDescriptive statisticsMathematics educationPsychologyScale (ratio)Quarter (Canadian coin)Distribution (mathematics)MathematicsGeographyStatisticsFormative assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to determine the printed self-learning module distribution and completion preferences of the students of Tagugpo National High School, Tagugpo, Lupon, Davao Oriental, Philippines. It is descriptive survey research wherein one-hundred eighty-four randomly selected student respondents are shown various choices or hypothetical profiles and asked to evaluate these profiles based on their preferences. To determine the overall preference of these students for printed self-learning module distribution and completion, conjoint analysis was done. The analysis revealed that students from Tagugpo National High School expressed a preference for the modules to be printed in booklet form, distributed within their respective barangays on Mondays, and collected at the conclusion of each quarter. They also preferred to be given only four subjects per week with a t wo-hour duration each and accomplish only the activities found in the modules with no summative tests. This study recommends that students may be given three options on how they want their modules to be distributed and accomplished. It also suggests that further study on self-learning module preferences may be done on a wider scale, including assessment revision and a link between module preferences and student learning outcomes and dropout intentions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2021
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