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Enregistrement W4413003312 · doi:10.37134/sibawayh.vol4.1.4.2023

تأثير التعليم التعاوني بنوع نموذج تقديم المباراة علي نتائج تعلم اللغة العربية للصف الحادي عشر العلوم الدينية المدرسة العالية 4 عاوى السنة الدراسية ٢٠٢٢/٢٠٢٣ الإسلامية الحكوميةThe Effect of Cooperative Education With the Type of the Competition Presentation Model on the Results of Learning Arabic for the Eleventh Grade Religious Sciences Higher Islamic Government School 4 Awawi Academic Year 2022/2023

2023· article· ar· W4413003312 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSIBAWAYH Arabic Language and Education · 2023
Typearticle
Languear
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArabic Language Education Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEleventhArabicIslamCompetition (biology)Mathematics educationPresentation (obstetrics)Government (linguistics)Political scienceSociologyPsychologyTheologyPhilosophyMedicineLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

كان الهدف من هذه الدراسة هو معرفة أثر استخدام التعلم التعاوني من النوع المطابق في تحسين نتائج تعلم اللغة العربية لدى طلاب الصف الحادي عشر من المسار الديني في المدرسة الثانوية العليا "نيغري 4 نغاوي". وقد تم تطبيق اختبار قبلي قبل تنفيذ المعالجة، ثم اختبار بعدي بعدها، وذلك لقياس فعالية المعالجة من خلال مقارنة نتائج الاختبارين .أُجريت هذه الدراسة في مدرسة "نيغري 4 نغاوي"، وبلغ عدد طلابها 116 طالبًا، تم اختيار عينة مكونة من 30 طالبًا منهم. وتم تحليل البيانات باستخدام عدد من الاختبارات، مثل اختبار صدق البيانات، واختبار الثبات، والمتطلبات الأساسية لاختبار الفرضيات باستخدام اختبار ويلكوكسون .أظهرت نتائج التحليل الإحصائي باستخدام برنامج SPSS الإصدار 22 واختبار Wilcoxon أن القيمة الاحتمالية Asymp. Sig (2-tailed) بلغت 0.000 < 0.05، مما يعني رفض الفرضية الصفرية (H0) وقبول الفرضية البديلة (Ha). وبناءً عليه، يمكن الاستنتاج بوجود تأثير دال إحصائيًا لاستخدام التعلم التعاوني من النوع المطابق على نتائج تعلم الطلاب، حيث ارتفع متوسط درجات الاختبار القبلي من 52.30 إلى 85.40 في الاختبار البعدي.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,055

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,347
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 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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