التوافق الدراسي في علاقته بالتحصيل الدراسي والميل العلمي والأدبي لدى طلاب الجامعة

ملخص الرسالة

التوافق الدراسي

في علاقته بالتحصيل الدراسي والميل العلمي والميل الأدبي

لدى طلاب الجامعة

ملخص البحث

أولاً: موضوع الدراسة:

"التوافق الدراسي في علاقته بالتحصيل الدراسي والميل العلمي والميل الأدبي لدي طلاب الجامعة".

ثانيًا: الهدف من الدِّراسة:

تتناول هذه الدراسة بحث العلاقة بين التوافق الدِّراسي والميل العلمي والميل الأدبي، باعتبارها متغيرات مستقلَّة، والتحصيل الدِّراسي باعتباره متغيرًا تابعًا؛ بهدف التعرُّف على طبيعة العلاقة بين هذه المتغيرات لدى طلاب الجامعة.

ثالثا: فروض الدِّراسة:

1- هناك ارتباطٌ دالٌّ موجب بين التوافق الدِّراسي كما يُقاس بالاختبار المستخدَم في البحث، وبين التحصيل الدِّراسي كما يُقاس بـ(المعدل التراكمي).

2- هناك ارتباطٌ دالٌّ موجب بين التوافق الدِّراسي وبين الميل العلمي لدى طلاب الأقسام العلميَّة.

3- هناك ارتباط دالٌّ موجب بين التوافق الدِّراسي وبين الميل الأدبي لدى طلاب الأقسام الأدبيَّة.

4- هناك ارتباط دالٌّ موجب بين التحصيل الدِّراسي لدى طلاب الأقسام العلميَّة كما يقاس بالمعدَّل التراكمي وبين الميل العلمي المقاس باختبار كيودر المستخدَم في الدِّراسة.

5- هناك ارتباط دالٌّ موجب بين التحصيل الدِّراسي لدى طلاب الأقسام الأدبيَّة كما يُقاس بالمعدل التراكمي وبين الميل الأدبي كما يُقاس باختبار كيودر المستخدَم في الدِّراسة.

6- هناك فروقٌ ذات دلالةٍ إحصائية في الميل العلمي بين طلاب الأقسام العلميَّة وبين طلاب الأقسام الأدبيَّة لصالح الأقسام العلميَّة.

7- هناك فروقٌ ذات دلالة إحصائية في الميل الأدبي بين طلاب الأقسام الأدبيَّة وبين طلاب الأقسام العلميَّة لصالح طلاب الأقسام الأدبيَّة.

8- يمكن التنبُّؤ بالتحصيل الدِّراسي في كلٍّ من الأقسام العلميَّة والأقسام الأدبيَّة باستخدام الميل العلمي والميل الأدبي.

9- هناك فروقٌ ذات دلالة إحصائيَّة بين الطلاب المتوافقين دِراسيًّا وبين الطلاب الأقل توافقًا دِراسيًّا في معدَّلاتهم التراكمية (التحصيل الدِّراسي).

عيِّنة الدِّراسة:

شملت عيِّنة الدِّراسة 306 طالبًا من طلاب جامعة أم القرى عبارة عن 177 طالبًا من الأقسام الأدبيَّة و129 طالبًا من الأقسام العلميَّة.

الأدوات المستخدَمة:

• اختبار التوافُق الدِّراسي من إعداد محمود الزيادي وتعديل الباحث.

• اختبار الميل العلمي والميل الأدبي لكيودر، تعريب أحمد زكي صالح.

• المعدل التراكمي معبرًا عن التحصيل الدِّراسي.

الأسلوب الإحصائي:

1- معامل ألفا لتحديد معامل ثَبات الاختبار.

2- اختبارات لدلالة فروق المتوسطات.

3- معاملات الارتباط.

4- الانحدار المتعدد.

نتائج الدِّراسة:

1- تحقيق الفرض الأوَّل: العلاقة بين التحصيل الدِّراسي والتوافُق الدِّراسي موجبة وقيمتها 0.193، وذات دلالة إحصائية عند مستوى 0.001.

2- تحقُّق الفرض السادس: لوجود فروق دالَّة في الميل العلمي لصالح الأقسام العلميَّة؛ حيث تساوى قيمة ت= 6.23 دالة عند مستوى 0.001.

3- تحقيق الفرض السابع: لوجود فُروق ذات دلالةٍ في الميل الأدبي ولصالح الأقسام الأدبيَّة؛ حيث ت= 5.21 دالَّة عند مستوى 0.001.

4- تحقيق الفرض التاسع: وجود فروق دالَّة إحصائيًّا بين الطلاب المتوافقين دراسيًّا وبين الطلاب الأقل توافقًا في تحصيلهم الدِّراسي؛ حيث كانت قيمة ت= 3.07 ودالَّة عند مستوى 0.01.

• ولم تتحقَّق باقي فروضُ الدِّراسة.

data:image/png;base64,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