Computer-Assisted Teaching and Learning among Special Education Teachers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computer-assisted teaching and learning is an important concept that should be incorporated and applied by each special education teacher in the teaching and learning activities to make learning fun and interactive. Application of this method towards students with special needs is not widely used compared to other typical students. Therefore, in order to determine how far the method is practiced by special education teachers, a survey is conducted. The respondents consisted of 89 special education teachers in Klang district which involved in 16 elementary schools that offer integrated special education programs. The data obtained from the questionnaire, which has been adapted from the previous studies were then analyzed by using Statistical Package for Social Science (SPSS) version 20 and the results were discussed in a form of descriptive analysis including analysis of the percentage. In addition, the summary of the final data was done based on the percentage and the mean indicated. The result of the study showed that special education teachers in Klang district understand the concept of Computer-Assisted Teaching and Learning. However, there were constraints in implementing the method in teaching and learning. Adequate training should be given to special education teachers in order to improve the quality of teaching as well as to produce skilled and competent teachers in dealing with information technology’s equipment. In relation to this, the results of this research can be used as a guide to empower Computer-Assisted Teaching and Learning in Integrated Special Education Program.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle