Effect of Instructional Designs on Learners’ Interest in Environmental Education Content of Junior Secondary School Basic Science and Technology
Notice bibliographique
Résumé
The research investigates the impact of instructional designs on learners’ interest in environmental education content of junior secondary school (JSS) basic science and technology in Calabar Education zone of Cross River State. The research adopted a quasi-experimental approach. Specifically, the 2 x 2 factorial design was utilized. The sample included 143 respondents chosen from 5,971 students. The study utilizes a multi-stage sampling techniques involving simple random and purposive sampling approaches. Data collection tool was the "Environmental Education Contents Interest Inventory (EECII)." The instrument's internal consistency was determined using Cronbach's Coefficient Alpha, which produced a reliability coefficient of 0.84. Analysis of Covariance (ANCOVA) was utilized to test the null hypotheses at the 0.05 level of significance, while mean and standard deviation were employed to evaluate the data in order to answer the research objectives. The findings revealed that instructional designs, effectively enhanced learners’ interest in environmental education (EE) contents the subject area. Also, learners’ interest in EE contents was significantly influenced by their gender. Among other things, it was suggested that in order to increase learners’ interest in EE contents, basic science and technology teachers be urged to use the ADDIE and Isman instructional designs.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».