Computer-Assisted Teaching and Learning among Special Education Teachers
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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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».