Analysis of Academic Performance and Challenges of Pantawid Pamilyang Pilipino Program (4P’s) Beneficiaries
Notice bibliographique
Résumé
One of the government solutions to eradicate poverty and reduce the case of dropout students in school is by providing the needs of these families through cash conditional transfer program also known as Pantawid Pamilyang Pilipino Program (4P’s). This mixed method research using sequential explanatory design sought to analyze the academic performance and challenges of thirty-nine (39) Pantawid Pamilyang Pilipino Program (4P’s) beneficiaries of Collat Integrated School in Masinloc Zambales during school year 2024 – 2025. The academic performance of 4P’s students were rated “satisfactory” in five core subjects in the first quarter of the school year. Using focus group discussion as the main data gathering tool, the study yielded the following results: the top two common success stories include that 4P’s implementation brought significant change in their lives and increase sense of self-empowerment. While, common challenges in the implementation include recipients have limited understanding about 4P’s program and still struggling in financial matters. Furthermore, teacher-respondents revealed the actions that they have undertaken in the implementation of the 4P’s program which include strong parental involvement of parents in school activities and strict monitoring of school participation of 4P’s beneficiaries. In light with the findings, the researcher recommended meaningful engagements and collaborations between 4P’s student-beneficiaries, parents and school personnel towards ensuring the program continues to have a positive outcome. Furthermore, teachers are encouraged to study further on what effective learning strategy based on the needs and interest of the students to keep them in school until they finish their academic year.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».