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Enregistrement W3126656347 · doi:10.5539/ies.v14n2p21

Describing the Competence Perception Levels of Physical Education and Sports Teachers in Integrative Practices: Kirşehir Province Example

2021· article· en· W3126656347 sur OpenAlexvenueno aff
Turan Başkonuş, Vahit Çiriş

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical educationCompetence (human resources)Kruskal–Wallis one-way analysis of variancePsychologyDescriptive statisticsPerceptionData collectionAnalysis of varianceMann–Whitney U testMathematics educationApplied psychologySocial psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research study is to describe the competence perception levels of physical education and sports teachers in integrative practices. The participants of the study were the physical education and sports teachers actively working in Kırşehir province who participated on a voluntary basis. In this research, the survey model was used. In the data collection process of the study, “Personal Information Form” and “Teacher Adequacy Scale in Inclusive Practices” were used. For testing the research data, the significance level was accepted as 0.05. In the analysis of the data, the items of the sub-problem were grouped, and independent samples t-test and one-way analysis of variance (ANOVA), were used in the scale together with descriptive statistics such as frequency (f), percentage (%), weighted average (X) and standard deviation (SD), and Mann Whitney U and Kruskall Wallis techniques were used for the sub-dimensions. The results of the research demonstrated that physical education and sports teachers have a high level of competence perception in inclusive practices. It was also determined that there was statistically no significant difference among the competence perception levels of teachers in inclusive practices concerning gender, professional experience, working location, and educational status.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,114 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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