Utilization of government grants for funding: insights into STEM education teachers in Taiwan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three years, Taiwan’s Ministry of Education has established 1300 classrooms for science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education nationwide, providing unprecedented budgetary support for the procurement of STEM equipment in junior high schools. This study examines how STEM teachers utilize government grants for equipment procurement and classroom setup, with a particular focus on the key factors that influence their decision-making processes. This study employs descriptive statistics, logistic regression, and multiple-choice analysis of data obtained through surveys of 75 science and technology teachers and expert opinions. The results reveal that teachers have adopted a cautious approach emphasizing simplicity and safey, prioritizing convenience, practicality, and versatility in terms of equipment choices. The logistic regression results indicated a significant correlation between perceived importance and purchasing decisions (ratio = 3.654, explained variance = 23.7%). Multiple-choice analysis found a skewed emphasis on curriculum indicators. The study develops a benchmark table for facilities and equipment, offering insights into resource optimization, educational equality, interdisciplinary integration, and teacher training. Acknowledging the limitations, including sample size constraints and potential biases, the findings serve as a valuable reference for educators and encourage budget adjustments aligned with curriculum guidelines.
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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 | 0,000 | 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