Examination of Lifelong Learning Trends of Physical Education and Sports Teachers on Different Variables
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to examine the lifelong learning trends of physical education and sports teachers with regard to various variables and to compare them with the literature. Method: 113 physical education teachers working in secondary schools and high schools in Tokat province and its districts during the 2019-2020 academic year participated in the study. In order to obtain the research data, the “Lifelong Learning Scale” adapted to Turkish by Engin, Kör and Erbay (2016) and the demographic information questionnaire created by the researchers were used. This research is a descriptive study in scanning model. The research data were subjected to normality test and the research data were analyzed according to the results. In the analysis of the data, 0.05 significance level was taken as the criterion. In order to determine the level of lifelong learning competence of physical education and sports teachers, the variables with 2 level were analyzed by using t test statistics, and the variables with 3 or more levels were analyzed by the ANOVA F test statistic. Conclusion: According to the results of this study which was conducted on different variables, physical education teachers’ lifelong learning tendency scores are high. At the same time; gender, professional seniority and and the lvel of the institution (primary school, high school etc.) are not effective factors on lifelong learning motivations og physical education and sports teachers.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».