Confirmatory Factor Analysis of the Computational Thinking Learning Competency Measurement Model of Students in the Bachelor of Education Program in Computer at Rajabhat University
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to analyze the confirmatory components of the computational thinking learning competency measurement model. The sample group consisted of 240 students in the Bachelor of Education Program in Computer and Digital Technology for Education in Years 2-4 of five of the Rattanakosin Rajabhat Universities. Data collection involved the use of a 5-level (Level 5 indicates that the student’s awareness is at the highest level while Level 1 indicates that the student’s awareness is at the lowest level) checklist questionnaire after which confirmatory factor analysis (CFA) was performed. The results of the research found that the model created by the researcher has 3 components: knowledge, skills, and attributes which are latent variables, and which are consistent with the empirical data with Chi-Square values. The results are statistically significant at the .01 level (Chi-Square=47.680, p=0.112, df=37, Relative Chi-Square Ratio=1.288, GFI=0.970, AGFI=0.930, CFI=1.000, SRMR=0.035, RMSEA=0.035), which meets the specified criteria.
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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 | 0,019 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».