The Relationship between Principals’ Technology Leadership and Teachers’ Technology Use in Malaysian Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to examine of technology usage in Malaysian secondary schools and the influence of principals on technology use. This study focuses on principals’ technology leadership behavior according to the National Educational Technology Standards for Administrators (NETS-A). The sample for this study consisted of 115 principals from public schools in Kedah, Malaysia. Two survey instruments were used in this study. First, the Principals Technology Leadership Assessment PTLA survey is to measure the independent variable, Principals’ Leadership Behaviour. Secondly, a TTU (Teachers Technology Use) to measure teachers’ technology use in schools. The relationship between PTLA and TTU was measured using a simple linear regression analysis. The study revealed that the PTLA was not found to be a good predictor of school technology use, F(1, 83) = 12.48, p < .0005 and principals’ technology behavior accounted for 12.1% of explained variability in teachers’ technology use in the classroom. The regression equation is as follows: Teachers’ Technology Use (TTU) = -0.825 + 0.037 (PTLA score). Thus the equation shows that one unit of change in PTLA score could increase the teachers’ technology use by .04. Finally, the implications for principals as well as teachers are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».