The Effect of Various Local Dances on Prospective Physical Education Teachers’ Attitudes towards the Folk Dance Course
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the effect of various local dances on prospective physical education teachers' attitudes towards the folk dance course was examined. The research was conducted by using an experimental design with pre-test/post-test control group. A total of 46 female students, which includes an experimental group consisting of 23 students attended the folk dance class and a control group consisting of 23 students did not attend the folk dance class, who are studying at Niğde Ömer Halisdemir University, School of Physical Education and Sports in the Department of Teaching in the spring term of the 2017-2018 academic year and who are aged 20 years, voluntarily participated in the study. In this research, the Folk Dance Course Attitude Scale for Prospective Physical Education Teachers developed by Turan (2015) was used. In the experimental group, the folk dances training program, which continues for 14 weeks with the program of 2 days of a week for 2 hours at each day, was conducted. The data were analyzed by using SPSS 22 (Statistical Package for the Social Sciences) package program. In the analysis of data, dependent sampling t-test was used for examining the differences between experimental and control groups. As a result of the research, it was observed that there was a significant difference in favor of students who took the folk dance training. This result shows that various local dances are effective in developing a positive attitude towards this course.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».