The Belief of Mandarin Foreign Language Educators in Differentiated Instruction Based on Student Characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate Mandarin university educators' perceptions of implementing Differentiated Instruction (DI) and the role of genders in relation to students' characteristics.The high dropout rates among students learning Mandarin have raised concerns, and this study seeks to address this issue by providing insights into how educators can adjust their curriculum, instructional methods, learning materials, and activities to meet the individual needs of their students.The study uses a purposive sampling technique to recruit 26 Mandarin University educators who completed the survey questions based on the developed instruments.The data analysis was completed using SPSS ver.25, and the normality of the data was confirmed using Shapiro-Wilks.The Mann-Whitney U test was used to ascertain the belief of the educators with respect to gender differences.This study highlights potential gender differences in Mandarin language educators' use of Differentiated Instruction (DI) and suggests that educators should consider students' characteristics in DI implementation.Tailoring teaching practices to individual students' needs can lead to increase engagement and success.It suggests informing teacher training programs to tailor teaching practices to meet the individual needs of students, leading to better student outcomes.Accurate statistical methods, such as nonparametric tests, were used in the study, which contributes to improving Mandarin language education and may inspire future research in other subject areas within educational contexts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle