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Enregistrement W4399020516 · doi:10.5430/jct.v13n2p319

Assessing the Impact of Multicultural Curriculum on Student Performance in Beijing High Schools

2024· article· en· W4399020516 sur OpenAlexvenueno aff
Tan Sri Zakri Bin Abdul Harmid

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingCurriculumMulticulturalismMathematics educationPedagogyMedical educationPsychologyPolitical scienceChinaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering increasing diversity and the need for culturally responsive education, this study examines the integration of technology within multicultural curricula in Chinese high schools. This study focuses on the interplay between task characteristics and technological capabilities and their impact on student performance. Grounded in the TaskTechnology Fit theory, the analysis employs structural equation modelling (SEM) to assess the relationships among these variables. This study aims to identify how aligning educational tasks with technological resources can enhance student outcomes in multicultural learning environments. The research design involved collecting data from a purposive sample of teachers and students in Beijing, and the analysis revealed significant relationships among task characteristics (TaC), technology characteristics (TeC), tasktechnology fit (TTF), and student performance (SP). The findings highlight that optimal alignment between educational tasks and technological tools is crucial for enhancing academic performance and fostering deeper engagement with the multicultural aspects of the curriculum. These results emphasise the critical need for strategic selection and integration of technology in educational settings. This study underscores the importance of developing strategies that consider both the pedagogical aspects of the curriculum and the technological tools used for its delivery. This research provides empirical insights into the effective use of technology in multicultural education and offers valuable guidance for educators and policymakers. Furthermore, it plays a role in attaining sustainable development goal 4 and 10. The findings contribute to the ongoing discourse on educational technology and multicultural education, with practical implications for enhancing teaching and learning in diverse educational contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,373 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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