Quantitative AnalysisThe questionna

Quantitative Analysis
The questionnaire prompted the faculty members on their intention to implement e-learning at the SCTE and whether they considered it essential to increase the use of e-learning technologies in open distance learning initiatives. A further question requested respondents to compile a list of learning technologies they considered important. The first question elicited a five-point Likert scale response where 5 = I definitely commit; 4 = I commit; 3 = I am neutral; 2 = I do not commit; 1 = I definitely do not commit. The second required a binary response where Yes = 1 and No = 0. The responses to the open-ended question, requesting the respondents to list learning technologies they considered important, were captured and counted (Table I).
The quantitised (Saldãna, 2009) qualitative data were subjected to two statistical procedures: (i) testing for significant differences between the means of the two groups (faculty and e-learning manager) and (ii) cluster analysis of the codes in order to compile a model for faculty development relating to the use of technology enhanced learning in ODL. Cluster membership was assessed by calculating the total sum of squared deviations from the mean of a cluster. The criterion for fusion is that it should produce the smallest possible increase in the error sum of squares (Burns & Burns, 2008). The cluster analysis was performed according to Ward’s minimum variance method. Ward’s method provides a special case for measuring the objective function of Euclidean distances that ensures minimum distance between elements and maximum distance between clusters (Cohen, Manion, & Morrison, 2011). This method is most appropriate for quantitative, but not binary variables. It is distinct from other methods because it uses an analysis of variance approach to evaluate efficient distances between clusters (McMillan & Schumacher, 2001).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์เชิงปริมาณแบบสอบถามให้คณาจารย์ในความตั้งใจของพวกเขาสามารถเรียนรู้ที่จะ SCTE และว่าพวกเขาถือว่ามันจำเป็นต้องเพิ่มการใช้เทคโนโลยีการศึกษาในระยะที่เปิดโครงการการเรียนรู้ คำถามเพิ่มเติมขอตอบในการคอมไพล์รายการของการเรียนรู้เทคโนโลยีที่พวกเขาถือว่าสำคัญ คำถามแรก elicited ตอบสนองระดับ Likert 5 จุด 5 =ฉันแน่นอนยอมรับ 4 =ฉันกระทำ 3 =ฉันเป็นกลาง 2 =ฉันไม่ส่ง 1 =ฉันแน่นอนไม่ยอมรับ ที่สองต้องการตอบสนองแบบไบนารีใช่ = 1 และไม่มี = 0 ตอบคำถามแบบเปิด ขอตอบกับเทคโนโลยีการเรียนรู้รายการที่พวกเขาพิจารณาว่าสำคัญ ถูกจับ และตรวจนับ (ตารางฉัน)การ quantitised (Saldãna, 2009) ข้อมูลเชิงคุณภาพถูกต้องวิธีการทางสถิติสอง: (i) การทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างวิธีการของสองกลุ่ม (คณะและผู้จัดการเรียนรู้) และ (ii) การแบ่งรหัสการรวบรวมแบบจำลองสำหรับการพัฒนาคณาจารย์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงใน ODL เป็นสมาชิกของคลัสเตอร์ถูกประเมิน โดยการคำนวณผลรวมของกำลังสองความเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยของคลัสเตอร์ เงื่อนไขในการฟิวชั่นได้ว่า ควรผลิตเพิ่มเป็นไปได้น้อยที่สุดผลรวมผิดพลาดกำลังสอง (ไหม้และไหม้ 2008) มีดำเนินการแบ่งตามวิธีผลต่างขั้นต่ำของผู้ป่วย วิธีของผู้ป่วยมีกรณีพิเศษสำหรับการวัดการทำงานวัตถุประสงค์ของระยะทาง Euclidean ที่ระยะต่ำสุดระหว่างองค์ประกอบและระยะห่างสูงสุดระหว่างคลัสเตอร์ (โคเฮน Manion, & มอร์ริ สัน 2011) วิธีนี้เหมาะสมสุดสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณ แต่นารีไม่ มันจะแตกต่างจากวิธีการอื่น ๆ เนื่องจากใช้วิธีการวิเคราะห์ผลต่างของการประเมินประสิทธิภาพระยะทางระหว่างคลัสเตอร์ (McMillan & ชูมาเกอร์ 2001)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์เชิงปริมาณ
แบบสอบถามรับแจ้งคณาจารย์ในความตั้งใจของพวกเขาที่จะใช้ e-learning ที่ SCTE และไม่ว่าพวกเขาคิดว่ามันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะเพิ่มการใช้เทคโนโลยี e-learning ในการริเริ่มการเรียนทางไกลเปิด คำถามเพิ่มเติมขอตอบแบบสอบถามเพื่อรวบรวมรายชื่อของเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่พวกเขาถือว่ามีความสำคัญ คำถามแรกที่ออกมาตอบสนอง Likert ห้าจุดระดับที่ 5 = ฉันมั่นเหมาะกระทำ; 4 = ฉันกระทำ; 3 = ผมเป็นกลาง 2 = ฉันไม่กระทำ; 1 = แน่นอนผมไม่ได้กระทำ สองต้องมีการตอบสนองไบนารีที่ใช่ = 1 และไม่ = 0 การตอบสนองต่อคำถามปลายเปิดขอตอบแบบสอบถามในรายการเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่พวกเขาคิดที่สำคัญถูกจับและนับ (ตารางที่ I).
quantitised (Saldana 2009 ) ข้อมูลเชิงคุณภาพถูกยัดเยียดให้สองขั้นตอนทางสถิติ (i) การทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างความหมายของทั้งสองกลุ่ม (คณะและผู้จัดการ e-learning) และ (ii) การวิเคราะห์กลุ่มของรหัสเพื่อรวบรวมรูปแบบสำหรับการพัฒนาคณาจารย์ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นการเรียนรู้ใน ODL สมาชิกคลัสเตอร์ได้รับการประเมินโดยการคำนวณผลรวมของส่วนเบี่ยงเบน squared จากค่าเฉลี่ยของกลุ่ม เกณฑ์สำหรับฟิวชั่นก็คือว่ามันควรผลิตเพิ่มขึ้นเป็นไปได้ที่เล็กที่สุดในผลรวมข้อผิดพลาดของสี่เหลี่ยม (เบิร์นส์แอนด์เบิร์น 2008) การวิเคราะห์กลุ่มที่ได้ดำเนินการตามวิธีการแปรปรวนต่ำสุดของวอร์ด วิธีการของวอร์ดให้เป็นกรณีพิเศษสำหรับการวัดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของระยะทางแบบยุคลิดที่ช่วยให้ระยะทางขั้นต่ำระหว่างองค์ประกอบและระยะทางสูงสุดระหว่างกลุ่ม (โคเฮน Manion และมอร์ริสัน, 2011) วิธีนี้เป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปริมาณ แต่ไม่ตัวแปรไบนารี มันแตกต่างจากวิธีการอื่น ๆ เพราะมันใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนของวิธีการในการประเมินระยะทางที่มีประสิทธิภาพระหว่างกลุ่ม (McMillan และชูมัคเกอร์, 2001)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Quantitative Analysis
The questionnaire prompted the faculty members on their intention to implement e-learning at the SCTE and whether they considered it essential to increase the use of e-learning technologies in open distance learning initiatives. A further question requested respondents to compile a list of learning technologies they considered important.คำถามแรก ได้มาห้าจุดมาตรวัดแบบไลเคิร์ต ตอบสนองที่ 5 = แน่นอนผมยอมรับผมยอมรับ 4 = 3 = ผมเป็นกลาง ; 2 = ผมไม่ทำ ; 1 = ผมไม่ทำ ตัวที่สองเป็นไบนารีการตอบสนองที่ใช่ = 1 และ = 0 การตอบสนองกับคำถามปลายเปิด ขอสอบถามรายชื่อเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่พวกเขาพิจารณาที่สำคัญถูกจับและนับ ( โต๊ะผม )
quantitised ( sald ฮัล na , 2009 ) ข้อมูลเชิงปริมาณภายใต้สองขั้นตอน : ( ฉัน ) สถิติทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของ 2 กลุ่ม ( คณะและ e-learning ผู้จัดการ ) และ ( 2 ) การวิเคราะห์กลุ่มของรหัสเพื่อรวบรวมรูปแบบคณะการพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีปรับปรุงการเรียนรู้ใน ODL .สมาชิกกลุ่มประเมินโดยคำนวณผลรวมผลรวมของกำลังสองของส่วนเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยกลุ่ม เกณฑ์สำหรับฟิวชั่นที่ควรจะผลิตได้เล็กที่สุดเพิ่มในความผิดพลาดผลรวมของสี่เหลี่ยม ( เบิร์น&เบิร์น , 2008 ) การวิเคราะห์กลุ่มมีการปฏิบัติตามวอร์ดต่ำสุดของความแปรปรวนวิธี