Utilization of Quizizz-Assisted Instructional Materials for Mathematics 8
Notice bibliographique
Résumé
This study focused on the utilization of Quizizz-Assisted Instructional Materials for Mathematics for the Grade 8 students at San Jose National High School, City Schools Division Office of Antipolo, School Year 2022 – 2023. The topics that were developed into Quizizz-Assisted Instructional Materials based on the school quarterly test result for two consecutive years’ school year 2020 – 2020 and 2021 – 2022 were the topics under the second quarter on which gained least mean percentage score. The evaluation of Math experts and Math teacher respondents on the developed instructional materials in terms of content, organization and presentation, ease of use, usefulness, impact was interpreted as very highly acceptable, with a grand weighted mean of 3.89 and 3.92, respectively which also showed no significant difference. Meanwhile, the level of performance of the control group and the experimental group based on the pretest revealed that the performance of the control and experimental groups has mean scores of 7.87 and 7.67, respectively, and standard deviations of 2.97 and 3.10, with both interpreted as Not Proficient, On the other hand, the posttest performance of two groups of students, the control group has the mean score of 16.83 and standard deviation of 5.14 with verbal interpretations of Nearly Proficient, while the experimental group has the mean score of 23.20 and standard deviation of 4.73 with verbal interpretation of Proficient. Also, there was a significant difference between the pretest and posttest mean scores of the experimental groups. Comments and suggestions were given by the respondents to further improve the instructional material.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».