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Enregistrement W4403905367 · doi:10.59934/jaiea.v4i1.588

Linear Regression Algorithm the Effect of Game Time on Students' Reading Interest

2024· article· en· W4403905367 sur OpenAlexaff
S. A. Ramadhan, Novriyenni, I Gusti Prahmana

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Computer scienceLinear regressionAlgorithmRegressionRegression analysisStatisticsMathematicsMachine learningLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education plays an important role in shaping an individual's character and abilities, with students' interest in reading as the main foundation for intellectual development and critical thinking skills. However, in today's digital age, there has been an alarming decline in students' interest in reading, who are more interested in spending their free time playing games than reading. The development of information technology and digital entertainment such as smartphones, tablets, and computers has changed students' habits in utilizing their free time. Playing games is the main choice, while reading interest is marginalized, which has a negative impact on students' literacy skills. The decline in reading interest has serious implications, especially in Indonesia, where the Human Development Index (HDI) in the field of education is still low compared to neighboring Malaysia. This low interest in reading is influenced by the lack of reading habits from an early age and unequal access to education. Good reading skills not only affect academic achievement but also the development of critical, analytical, and creative thinking skills. This study aims to understand the factors that affect students' interest in reading, especially the influence of game time. The Simple Linear Regression method was used to analyze the relationship between game play time and students' reading interest, which provided valuable insights for educators and parents in designing effective educational strategies. The study focused on SMP Negeri 7 Binjai and used a linear regression method to analyze data on students' reading and gaming habits. The results of the study show that excessive game playing time, an average of 9 to 10 hours per day, has an impact on increasing and decreasing students' interest in reading. This data was analyzed using the RapidMiner application, which showed a correlation between playing games and students' reading interest.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,255

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 savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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