IMPACT OF CONTINUOUS ASSESSMENT ON PRIMARY EDUCATION STUDENTS’ ATTITUDE TOWARDS LEARNING IN TERTIARY INSTITUTIONS IN ANAMBRA STATE
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of continuous assessment (CA) on primary education students' attitudes towards learning in tertiary institutions in Anambra state.The study assessed various factors such as CA practices, resource availability, and student-lecturer ratios.The study employed a descriptive research design.A questionnaire with 40 items, validated by experts, was used.Distribution of the questionnaire was facilitated through virtual platforms namely Google online survey system, shared across WhatsApp, Instagram, Facebook groups, and other social media channels.A total of 63 correctly filled questionnaires were received, extracted from the Google platform, and transferred to Microsoft Excel for coding.Subsequently, the coded variables and data were analyzed using SPSS software, employing mean and standard deviation calculations.Findings reveal that CA positively impacts students' attitudes by providing regular feedback, promoting self-awareness, and reducing test anxiety.However, challenges such as resource scarcity, time constraints, and high studentlecturer ratios hinder effective CA implementation.The study emphasizes the importance of collaborative efforts from educational stakeholders to address these challenges and enhance the positive impact of CA on student learning experiences.Further research is recommended to explore additional factors influencing students' attitudes towards learning in tertiary institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».