Effect of Integrating Animation Videos into Science Instruction in Under-Resourced Rural Nigerian Schools
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effect of integrating animation videos into science instruction on students’ academic achievement in rural Nigerian secondary schools, where access to educational technology such as electricity supplies is limited. While global interest in video-based pedagogy is increasing, empirical research on its use in under-resourced African classrooms remains limited. This quasi-experimental study involved 83 Junior Secondary Two students from two intact classes. The experimental group received traditional science instruction supported by animation videos preloaded on the teacher's smartphone, while the control group received lecture-only instruction. Guided by three hypotheses, achievement was measured using two validated research instruments: a researcher-adapted Science Aptitude Test (SAT) and the Basic Science Achievement Test (BSAT), with reliability coefficients of 0.711 and 0.68, respectively. Independent samples t-tests revealed statistically significant differences in achievement favoring the animation-supported instruction. Further analysis showed a significant interaction between instructional method and student ability level, with higher gains among both high- and low-ability students in the experimental group. The findings underscore the value of integrating context-appropriate video resources into classroom teaching to support differentiated learning, even in infrastructure-limited settings. This study has implications for teacher training, curriculum development and low-cost technology integration and it contributes to a nuanced understanding of learning processes in marginalized educational contexts such as rural communities in developing countries like Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».