Learning gap in Filipino sa Piling Larangan (Teknikal-Bokasyunal): An assessment
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify the learning gaps in Filipino sa Piling Larangan (Teknikal-Bokasyunal) during the first quarter of the 2022-2023 academic year. A quasi-experimental study using quantitative method with a design involving assessments before and after were utilized. The research was carried out with 33 TVL 12th Grade learners in the first quarter of the school year 2022-2023 at St. Paul University Surigao. The researcher administered an authenticated assessment for the preliminary and concluding evaluation, finding the disparities in learning in Filipino sa Piling Larangan (Teknikal-Bokasyunal). Significant improvement was observed in five competencies that were initially least mastered. Nevertheless, even with the interventions applied, the resulting mastery level was only partial. Regarding preliminary evaluation performance, most students scored in the fair range. After the interventions, most students achieved a satisfactory level in the concluding evaluation. Additionally, a notable distinction existed on the preliminary and concluding evaluation scores following the intervention. It is suggested that Filipino teachers at St. Paul University Surigao review the instructional areas that need further enhancement to close the ongoing learning gaps and attain full mastery, notwithstanding the implemented interventions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».