Factors Affecting the Learning Responsibility of First Year Students at Suratthani Rajabhat University
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to study the level of learning responsibility of first-year students at Suratthani Rajabhat University and to compare learning responsibilities of first-year students at Suratthani Rajabhat University. The students were separated by gender, age, religion, faculty and academic discipline. The research samples were first-year students in the first semester of the 2011 academic year at Suratthani Rajabhat University, who were selected by using a Krejcie & Morgan Table with not more than 5% error. A total of 354 samples were randomly selected with Proportional Stratified Random Sampling method from three academic disciplines. These disciplines were humanities and social sciences, science and technology and the group of health sciences. A two-part questionnaire was used to collect data, which was analyzed by frequency, percentage, mean and standard deviation. Hypotheses testing and validation was conducted by t-test, F-test, One Way ANOVA and Scheffe's test. The research results found that level of learning responsibility of first-year students at Suratthani Rajabhat University was generally at a high. The students placed importance on understanding new knowledge by using past experiences. Sensibility and ability to work with others effectively was given least importance but remained at a high level. The comparison of learning responsibilities of first-year students at Suratthani Rajabhat University found that gender, age, religion, faculty and academic discipline caused differences in students’ views on learning responsibility by a significance level of .05
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».