تأثیر برنامج تعلیمی قائم على نموذج مارزانو لأبعاد التعلم علی التحصیل المعرفی ومستوى الأداء المهاری فی کرة السلة لتلامیذ الصف الثالث الإعدادی
Bibliographic record
Abstract
يهدف البحث إلى بناء برنامج تعليمي قائم على نموذج "مارزانو" لأبعاد التعلم ومعرفة تأثيره على التحصيل المعرفي ومستوى الأداء المهاري فى کرة السلة لتلاميذ المرحلة الإعدادية، وقد أجري هذا البحث على طلاب الصف الثالث الإعدادي بمدرسة Sino Canada Education School مدينة Suzhou مقاطعة Jiangsu بجمهورية الصين الشعبية، واستخدم الباحث المنهجي الوصفي والتجريبي لمجموعتين إحداهما ضابطة والاخرى تجريبية، وتم اختيار هذا المجتمع لتواجد الباحث بتلک الدولة في ذلک الوقت والبالغ عددهم (42) تلميذ ، وتم اختيار عينة البحث بالطريقة العمدية والبالغ عددهم (24) تلميذ موزعين إلى مجموعتين قوام کل مجموعة (12) تلميذ، واستخدم الباحث اختبار التحصيل المعرفي من تصميمه، والاختبارات المهارية في کرة السلة قيد البحث کأدوات لجمع البيانات، والتي تم تحليلها إحصائياً باستخدام اختبار (ت) لدلالة الفروق للقياس القبلي والبعدي. وقد استخلص البحث أن استخدام نموذج "مارزانو" لأبعاد التعلم أدى إلى تفوق المجموعة التجريبية على المجموعة الضابطة في اکتساب التلاميذ المعلومات، والمعارف النظرية في کرة السلة، وفي تعلم المهارات الاساسية في کرة السلة قيد البحث بنسبة تحسن تراوحت ما بين(4.13%:67.50%)، وأوصى الباحث بتطبيق نموذج "مارزانو" لأبعاد التعلم لما له من تأثير ايجابي في تعلم مهارات کرة السلة الأخرى بالمرحلة الاعدادية، وضرورة تطبيقه في تعليم مهارات الألعاب الأخرى بالمراحل الدراسية المختلفة.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.112 | 0.057 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".