The Impact of Learned Helplessness and Intervention Strategies on Academic Outcomes of Students with Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the learned helplessness and intervention strategies in determining academic outcomes for students with learning disabilities. A quantitative research design was utilized where structured surveys were conducted on three main variables, which included learned helplessness, academic performance, and the moderating role of intervention strategies. The participants were approximately 100 students from different schools in the Balqa Governorate, Jordan, who were selected through stratified random sampling to ensure representation of gender, academic year, and urban/rural settings. Thus, it can be deduced that, with an overwhelming calculated statistical significance (P-values of 0.000), the two intervening methods in combination with learned helplessness profoundly shape academic performance. This is further supported by powerful T-statistics (4.002 and 5.601). Nonetheless, the moderating effect proved to be statistically nonsignificant (P = 0.084, T = 1.729), which indicates that the moderator was not important in centering the relationship between the predictors and academic results. This finding highlights the need for future research to examine why commonly applied intervention strategies may not buffer the negative effects of learned helplessness, especially considering intervention effort and time, educator preparation, and responsiveness to learner profiles. Gaining insight into these factors may help in developing more tailored and contextually appropriate intervention strategies for learners with learning disabilities.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».