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Enregistrement W1888282162 · doi:10.5539/ies.v8n11p193

Teachers’ Knowledge and Readiness towards Implementation of School Based Assessment in Secondary Schools

2015· article· en· W1888282162 sur OpenAlexvenueno aff
Arsaythamby Veloo, Hariharan N. Krishnasamy, Ruzlan Md-Ali

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleKnowledge levelPsychologyMathematics educationSchool teachersPerceptionSituatedScale (ratio)Class (philosophy)PedagogyComputer scienceDevelopmental psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School-Based Assessment (SBA) was implemented in Malaysian secondary schools in 2012. Since its implementation, teachers have faced several challenges to meet the aims and objectives of the School-Based Assessment. Based on these challenges this study aims to find the level of teachers’ knowledge and readiness towards the implementation of school-based assessment (SBA). The study was conducted in 15 daily secondary schools in the state of Kedah, which is situated in the northern part of Malaysia, bordering Thailand. 155 teachers were randomly selected from a total of 260 teachers. This study used 2 questionnaires to assess teachers’ knowledge and readiness to implement SBA. The questionnaire was adapted from Alabah (2012) which was designed to assess the teachers’ knowledge (30 items) and readiness (35 items) on Nigerian teachers’ perception of SBA. This questionnaire used a 4-point Likert-type scale with strongly disagree e to strongly agree. The findings provide evidence that the knowledge of the teachers in terms of 5 dimensions, that is, conducting SBA, bands in SBA, knowledge of evaluating SBA, SBA procedural knowledge and knowledge of implementation of SBA. The overall mean (3.27) for the level of teachers’ knowledge towards SBA shows that all the teachers agree that they have the knowledge about SBA. In terms of readiness, the mean (3.09) shows that all the teachers agree that they are ready to implement SBA. The comparison of the two means suggest that teachers have relatively more knowledge but are less ready to implement the SBA. The implication here is that teachers feel that their level of knowledge is not complete and more initiatives need to be taken by the educational authorities so that teachers are more confident of their level of readiness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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