How capable are they of Becoming a Digital Teacher? Correlation Analysis of Individual Characteristics, Digital Self-efficacy, and Digital Citizenship among Pre-service Teachers in Northeast Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Understanding pros and cons of digital technology is an essential competency for pre-service teachers so that they are able to conduct online instruction appropriately. They need to prepare themselves comprehensively to be able to use the new educational technology that is now widely accessible particularly since the Covid-19 pandemic incidence. This paper investigates the relationship between individual characteristics, digital self-efficacy, and digital citizenship among pre-service teachers in higher education. Cluster sampling was used to select 384 pre-service teachers from three higher education institutes located in the northeast of Thailand. A research tool used in the research was an online questionnaire. The data analysis utilized descriptive statistics, the Chi-square test, and the Pearson correlation. The research discovered that pre-service teachers had a relatively high level of digital self-efficacy, while having relatively low level of digital citizenship. Correlation analysis observed a positive relationship among individual characteristics, digital self-efficacy and digital citizenship. The implications of this research highlighted the significance of implementing civic education in higher education level in order to foster adequate knowledge, skill, and awareness of citizenship in pre-service teachers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».