READING HABITS AS A PREDICTOR OF PUPILS' TEST ANXIETY IN PRIMARY SCHOOLS IN ANAMBRA STATE
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated reading habits as a predictor of pupils’ test anxiety in primary schools in Anambra State. Three research questions guided the study and three null hypotheses were tested at 0.05 alpha level. Correlational research design was adopted for this study. The population of the study comprised 37,190 basic five pupils in Anambra State. A sample size of 817 pupils was draw for the study using multistage sampling procedure. Three sets of instruments: ‘‘Reading Habit Scale (RHS)” and “Test Anxiety Scale (TAS)” were used for data collection.The instruments were face validation by three experts, two from the Department of Early Childhood and Primary Education and one in Measurement and Evaluation from the Department of Educational Foundations, all in the Faculty of Education, Nnamdi Azikiwe University. Cronbach alpha method was used for a test of internal consistencies of the instruments which yielded overall coefficient value of 0.78 for RHS and 0.80 TAS.Simple regression was used to answer the research questions and test the hypotheses. The findings of the study revealed among others that reading habits is a strong predictor of pupils’ test anxiety in primary schools in Anambra State. It was also found thatreading habits is a significant predictor of pupils’ test anxiety in primary schools in Anambra State. Based on the findings, it was recommended among others that parents should set aside time at home for their children to read and prepare well for examination to reduce test anxiety.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».