Determining the Factors of Teaching Effectiveness for Physical Education
Notice bibliographique
Résumé
The development and maintenance of a physically active lifestyle and the promotion of health-related physical fitness have become two important components of the national standards for physical education. Physical education is one of the important aspects of the educational and teaching processes. This study was designed to determine the factors of teaching effectiveness for physical education by comparing the opinions of students on teaching courses of King Mongkut’s University of Technology, Thonburi with the totals of six aspects: (1) the purposes of Physical Education learning; (2) content and Physical Education programs; (3) teaching methods and teaching activities; (4) the personality aspects of Physical Education instructors; (5) equipment and facilities; and (6) assessment and evaluation. The sample included 1,000 students, with 558 male students and 442 female students, selected using the stratified random sampling method and divided into groups based on gender and types of sports. The results of the study showed that the highest percentage for the overall development of teaching physical education were the personalities of Physical Education instructors (59.18%) and the lowest percentage for measurement and evaluation had the lowest percentage (45.53%). The comparison between male and female students found that the course content and curriculum were at a minimal percentage for male students (45.42%), while the teaching methods and activities for female students (46.81%). Physical education specialists served as an important force in providing health-enhancing physical education for children and adolescents, as they are more effective than classroom teachers in promoting moderate to vigorous physical activity.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».