Effects of Various Mathematics Interventions to the Learners' Motivation and Numeracy Skills of the Secondary School Learners in the Division of Lucena City
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the effects of various mathematics interventions on the motivation and numeracy skills of secondary learners in Lucena City. The researcher utilized a descriptive research design using the quantitative research approach. The study employs surveys to collect primary data from students and teachers. Additionally, secondary data on learners' numeracy levels and quarterly grades are analyzed to comprehensively assess the intervention's effect. The paired sample statistics showed an increase in mean scores from the first quarter (M = 78.97) to the second quarter (M = 80.03), suggesting measurable progress in numeracy proficiency. A strong positive correlation (r = 0.885, p < .001) between the first and second quarters confirmed the consistency of this improvement. Moreover, the paired-samples t-test indicated a statistically significant difference (t = -4.84, p < .001), demonstrating that the intervention program had a meaningful impact on learners' mathematics performance. Furthermore, the study reveals increased students' motivation and mathematics engagement, suggesting a positive correlation between structured intervention strategies and learner outcomes. The study concludes that well-designed and sustained mathematics interventions are essential in addressing learning gaps, improving numeracy proficiency, and fostering a positive learning environment. It recommends continuously refining intervention programs and incorporating data-driven strategies to ensure their effectiveness in enhancing academic performance and motivation in mathematics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».