Exploring Principals’ Physical Education Perceptions and Views from Elementary and Middle Schools of Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the status of principals’ physical education (PE) perceptions, the differences between genderand school-levels of these principals’ PE perceptions; and what they have to say about the opportunities, challengesand solutions on their school PE. Participants were 92 principals (37 Males, 55 Females) from 12 different schooldistricts of Shanghai. The Adapt Principal Perception on PE Questionnaire Chinese Version (APPPEQC.V.) was employedfor data collection; this questionnaire consists of sixteen items with a 5-points Likert like scale. Key data analysestechnich technique was a 2 x 2 (Gender x School-levels) multivariate analysis of variance (MANOVA). Findingsincluded: The principals’ PE perceptions appear to be very positive evident by scored high on the APPPEQC.V. E.g.Item 5, “Without PE in our school curricula, our students will not be fully developed”; Item 11, “Once PE and dailyPA are valued and supported, children will gradually form their active and healthy lifestyle”. The MANOVAdiscovered that: no significant difference in the ‘Gender’ factor; however, significant differences were found in the‘School-levels’ factor: Elementary-school principals scored higher than middle-school principals in 5 items; e.g. Item3, “PE is an academic discipline and just as important as English, Math and Sciences to our students”. Whileprincipals at middle-school scored higher than those of the elementary-school in other 5 items; e.g. Items 14, “Safeenvironment, necessary facilities and equipment is the key for kids to . . .” The challenges, opportunities andsolutions in their school PE do existed and were analyzed and 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».