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Enregistrement W4392132861 · doi:10.5430/jct.v13n1p311

Influence of Social Media Usage on Science Students’ Academic Achievement and Behaviour in Two School-Types in Nigeria

2024· article· en· W4392132861 sur OpenAlexvenueno aff
Crescentia Ojenikoh Sekegor, Eseoghene Umoru-Sule, Folashade Atare, Rita Ogbodu, Stella Ewesor, Amos Agadaigho

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyAcademic achievementSocial mediaComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students’ achievements and behavior have continued to dwindle over the years and are getting worse in Nigeria with advancements in technology. Both Public and Private school students who have access to Android phones for social networking are spending less time studying after school. This paper was carried out to find out how the time spent on social media can influence the basic science achievement and behavior of secondary school students from two school types. The study sample consisted of 180 junior secondary schools three students of Delta State public and private schools who had access to an Android phone for social media activities after school. Four research hypotheses guided this study. The research instruments used were the social media time questionnaire (SMTQ) with a reliability coefficient of 0.66 and the 2020/2021 academic session results of the students. Access to their results made it possible to compare their basic science and behavioral achievements. The data contained no significant outliers (p=0.054 Kolmogorov-Smirnov- normality test). Data analysis was done using descriptive, t-test, and 2-way ANOVA statistics. Results showed differences in Basic science achievement in favor of private schools and differences in behavior assessment in favor of public schools but the differences were not significant (p= 0.242; p= 0.656). No significant interactions were found between social media usage time and school type on students’ behavior [p=0.470] and basic science achievement [p= 0.549]. Major recommendations are the emphasis on a reduction in social media usage times irrespective of the school type and an increase in study times.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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