MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891423382 · doi:10.5539/mas.v12n10p58

The Level of Performance of Science Teachers in the Sultanate of Oman in Light of NSTA Standards from their Point of View

2018· article· en· W2891423382 sur OpenAlexvenueno aff
Adnan Salem Al-Doulat, Abdullah Saif AlTobi, Ahmed Al-Fawair

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPoint (geometry)PsychologyStatistical significanceSchool teachersMedical educationMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to know The Level of Performance of Science Teachers in the Sultanate of Oman in Light of NSTA Standards from their Point of View. The study sample consisted of (126) science male and female teachers in the al-dakhliah governorate in the Sultanate of Oman for the academic year 2016/2017. The researchers developed a questionnaire to determine the level of performance of science teachers in light of NSTA standards, which consisted of 83 paragraphs divided into five standards. The results of the study indicate that the level of performance of science teachers was moderate. The results indicated that the highest level performance of science teachers was in teachers' knowledge and understanding of content, followed by the standard of understanding how students learn and use different methods to develop their knowledge. While the lowest level of performance of science teachers in the effective planning of educational units standard. The results also showed no significant differences in the performance of science teachers attributed to the gender variable or specialization variable, while there are differences of statistical significance attributed to the variable qualification scientific and for the benefit of Masters, and the existence of differences of statistical significance attributed to the variable number of years of service and for teachers who have years of experience more than ten years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetEducational Practices and ChallengesTravaux en français237 207