Most Essential Learning Competencies (MELC) - Based Modules Learners' Mastery and Performance in Mathematics VI
Notice bibliographique
Résumé
<p>The main thrust of this research was to assess the teachers' perception on the Most Essential learning Competencies (MELC) based modules in relation to Learners performance in Mathematics VI. The respondents of the study were Grade VI teachers and learners in the Division of Bohol. Specifically, this study sought to determine the mastery level of Grade VI learners in mathematics competencies in first to third quarters. This study used descriptive-survey, documentary analysis and correlation research designs to obtain the information needed. The study covered 3,655 learners and 731 teachers in Grade VI. The data of the study were computed and presented on tables using the weighted mean, Pearson-Moment Coefficient of Correlation theresults were analyzed and interpreted. Based on the findings the content were relevant, quality were moderately high and usability were described as useful. And the learned competency from first to third quarter falls to mastery level. Content was significantly related to learners performance while, quality and usability had slight relation to learners performance. After a thorough examination of the findings and conclusion of the study, the researcher recommends. On paying more attention on the learning materials used in classroom, to encourage to innovative materials and techniques in teaching mathematics and the necessity of reviewing the aspects of MELC - based modules. Furthermore, the math experts, subject area supervisors and math writers and teachers must collaborate and focus to the less to least mastered competencies. From the given recommendations, the researcher offers a proposed improvement measure.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».