Emotional intelligence and self-concept as predictors of academic achievement among secondary school Chemistry students in South-East Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The research investigated the predictive strengths of Emotional Intelligence (EI) and Self-concept (SC), singly and jointly on academic achievement of secondary school chemistry students. The predictive research design was adopted. The sample comprised 300 SS3 students (150female, 150male) drawn through a multistage sampling technique from 10 co-education public schools in South-East, Nigeria. Instrument for data collection was a questionnaire, which has 3 sections; section A is the demographic information, section B is a 33item Emotional Intelligence inventory adapted from Shuttle {1998), while section C is a 60item Self-concept scale adapted from Rastogi (1979). Data was analysed using the standardised multiple linear regression and the hierarchical/stepwise linear regression statistical methods. Results obtained reveal that, EI and SC significantly predict academic achievement of students both singly and jointly. Influence of gender was insignificant with both EI and SC. Based on findings, it was recommended, among others that classroom practices that aid students understanding and management of emotions as well as boost their self-confidence and capability judgement should be explore, initiated and sustained.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».