Effectiveness Model Vreir at acquisition Concepts Matter Social Studies I have Students Class Fifth Primary
Bibliographic record
Abstract
يرمي البحث الحالي إلى التعرف بـ ( فاعلية أنمودج فراير في اكتساب مفاهيم مادة الاجتماعيات لدى تلاميذ الصف الخامس الابتدائي )، تكونت عينة البحث من (85) طالباً من طلاب الصف الرابع الأدبي ، في مدرسة الزمرد الأساسية التابعة للمديرية العامة لتربية بغداد الرصافة / الثانية . للعام الدراسي ( 2016 – 2017). أختار الباحث عشوائياً شعبة (ب) لتمثل المجموعة التجريبية الأولى، وعددها(42) تلميذاً ، وشعبة (جـ) لتمثل المجموعة التجريبية الثانية، وعددها (43) تلميذاً. وقد كافأ الباحث بين مجموعتي البحث قبل البدء بالتجربة في عدد من المتغيرات إحصائياً، وهي: (العمر الزمني محسوباً بالأشهر ومستوى الذكاء والتحصيل الدراسي للأبوين) . ثم حاول الباحث ضبط عدد من المتغيرات الدخيلة التي قد تؤثر في المتغيرين التابعين، وحدد الفصل الأول والثاني من الكتاب المقرر تدريسه في التجربة، وقد صاغ الباحث (20) هدفاً سلوكياً في ضوء الأهداف العامة ومحتوى المادة العلمية، وعرضت على مجموعة من المتخصصين والمحكمين، وبعد ذلك أعدَّ الباحث خططاً أنموذجية في تدريس المادة المحددة للتجربة، باستعمال أنموذج فراير لطلاب المجموعة التجريبية، وبالطريقة التقليدية (الاعتيادية) لتلاميذ المجموعة الضابطة، وعرضها على مجموعة من المحكمين والمتخصصين في طرائق التدريس والقياس والتقويم، ودرس مجموعتي البحث بنفسه. وأعدَّ الباحث اختباراً لاكتساب المفاهيم في مادة الاجتماعيات ، يتكون من (20) فقرة من الاختيار من متعدد.
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 | 0.008 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.008 |
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".