The Effect of Gender and Teaching Methods on Academic Success in Virtual Reality to Reduce Gender Disparity in Technology
Notice bibliographique
Résumé
This study adopted a pre-test post-test quasi-experimental design. The sample size was 162 students from eight universities. The sample was categorized into two groups: Group I (n=79) and Group II (n=83). Electric VLab, provided the environment. A researcher-made achievement test, comprising multiple-choice, essay and practical questions was used for assessment and data collection. Two weeks before the treatment, students in both groups were given a pre-test in electronics circuit construction and assembly. Before the treatment, one week was used to train the groups on how to use the Electric VLab. During the treatment, each intact class in Group I was taught using the direct instruction method, and the other classes in Group II were divided into units of five students with a selected peer tutor leading each unit while the teacher coordinated the learning. At the end of treatment, the post-test was administered to both groups. Mean statistics, standard deviation, and analysis of covariance were used to analyze the data. There was no significant difference between the achievement of male students in both groups. Female students in indirect instruction classes achieved significantly higher than their counterparts in direct instruction classes. There were significant effects of interaction between teaching methods and gender.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| 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 | 0,004 |
| 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 ».