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Enregistrement W4389068494 · doi:10.55016/ojs/ajer.v69i2.76902

The Effect of School Capacity and Teacher Capacity on Student Experience in Using Digital Devices: A Comparative Study in Thailand and Taiwan

2023· article· en· W4389068494 sur OpenAlexvenueno aff
Nguyen-Bich-Thy Bui, Romi Aswandi Sinaga, Suphannee Arsairach

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPedagogyMathematics educationArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to compare the levels and relationships between school capacity, teacher capacity, and student experience in Thailand and Taiwan. Moreover, school types and school locations were examined to explore these differences. The secondary data from PISA 2018 were analyzed by quantitative approach. The results revealed that only school types had differences in teacher capacity in Thailand, whereas other demographic information did not. Other results showed different directions of correlations between school capacity, teacher capacity, and student experience. School capacity in both countries was able to predict teacher capacity. Other factors as predictors of the student experience are recommended. Keywords: comparative study, digital learning, school capacity, student experience, teacher capacity Cette étude visait à comparer les niveaux et les relations entre la capacité des écoles, la capacité des enseignants et l'expérience des étudiants en Thaïlande et à Taïwan. En outre, les types d'écoles et les lieux d'enseignement ont été examinés pour explorer ces différences. Les données secondaires de PISA 2018 ont été analysées en employant une approche quantitative. Les résultats ont révélé que seuls les types d'écoles étaient associés aux différences dans la capacité des enseignants en Thaïlande, alors que les autres informations démographiques ne l’étaient pas. D'autres résultats ont montré différents types de corrélations entre la capacité des écoles, la capacité des enseignants et l'expérience des élèves. Dans les deux pays, la capacité des écoles a permis de prédire la capacité des enseignants. Il est recommandé d'utiliser d'autres facteurs pour prédire l'expérience des élèves. Mots clés : étude comparative, apprentissage numérique, capacité de l'école, expérience de l'élève, capacité de l'enseignant

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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