The Effect of School Capacity and Teacher Capacity on Student Experience in Using Digital Devices: A Comparative Study in Thailand and Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».