Assessing the Impact of Multicultural Curriculum on Student Performance in Beijing High Schools
Notice bibliographique
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».