Effects of predictor variables on T

Effects of predictor variables on TDS at the district level ranged from 0.12 to −0.50. Integration obstacles (β = −0.50) had the largest effect on TDS at the district level, followed by technology experience (β = 0.40) and positive technology beliefs (β = 0.30). Note that the effect of integration obstacles was negative, whereas the effects of technology experience and positive technology beliefs were positive. Regarding standardized total effects of one predictor variable on another, the large effects of technology standards on integration obstacles (β = −0.50) and on pressure (β = 0.44) are noteworthy. Also noteworthy are the large effects that integration obstacles and pressure had on positive technology beliefs (β= −0.52 and β= 0.54, respectively) and the large effect of a principal’s use on teachers’ technology experience (β = 0.51). The multilevel model suggests that the effect of a predictor variable on TDS and, at times, on other predictor variables, tends to be larger at higher levels within the model. These results indicate that districts where teachers have more experience with technology and perceive fewer obstacles to integrations tend to have teachers who, on average, direct their students to use technology more often than do districts with less experienced teachers or teachers who report more obstacles with integration.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลกระทบของตัวแปร predictor บน TDS อำเภอระดับอยู่ในช่วงจาก 0.12 ถึง −0.50 อุปสรรครวม (β = −0.50) มี TDS ผลที่ใหญ่ที่สุดในระดับอำเภอ ตามประสบการณ์เทคโนโลยี (β = 0.40) และความเชื่อบวกเทคโนโลยี (β = 0.30) โปรดสังเกตว่า ผลรวมอุปสรรคถูกลบ ในขณะที่ผลกระทบของเทคโนโลยีประสบการณ์และความเชื่อเทคโนโลยีบวกได้บวก เกี่ยวกับมาตรฐานรวมผลของตัวแปรจำนวนประตูหนึ่งในอีก ผลกระทบขนาดใหญ่มาตรฐานเทคโนโลยีในอุปสรรครวม (β = −0.50) และความดัน (β = 0.44) ได้ ยัง น่าสนใจมีผลขนาดใหญ่ที่รวมอุปสรรคและความกดดันมีความเชื่อบวกเทคโนโลยี (β = −0.52 และβ = 0.54 ตามลำดับ) และผลขนาดใหญ่การใช้งานของครูใหญ่ครูเทคโนโลยีประสบการณ์ (β = 0.51) แบบหลายระดับแสดงให้เห็นว่า ผลของตัวแปร predictor TDS และ เวลา จำนวนประตู แบบ มีแนวโน้มจะมีขนาดใหญ่ขึ้นในระดับสูงภายในแบบ ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่า เขตที่ครูมีประสบการณ์เพิ่มเติม ด้วยเทคโนโลยี และสังเกตอุปสรรคน้อยลงในการรวมมักจะ มีครูที่ เฉลี่ย โดยตรงนักศึกษาใช้เทคโนโลยีมักจะมากกว่าทำเขตกับครูที่มีประสบการณ์น้อยหรือครูที่รายงานเพิ่มเติมอุปสรรคกับรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลของตัวแปรใน TDS ในระดับอำเภอตั้งแต่ 0.12 -0.50 อุปสรรคบูรณาการ (β = -0.50) มีผลที่ใหญ่ที่สุดบน TDS ในระดับอำเภอตามด้วยประสบการณ์ด้านเทคโนโลยี (β = 0.40) และความเชื่อเทคโนโลยีบวก (β = 0.30) โปรดทราบว่าผลของอุปสรรคการรวมเป็นลบในขณะที่ผลกระทบของประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีและความเชื่อของเทคโนโลยีในเชิงบวกเป็นบวก เกี่ยวกับผลรวมมาตรฐานของตัวแปรหนึ่งทำนายอีกผลกระทบมากของมาตรฐานเทคโนโลยีในอุปสรรคบูรณาการ (β = -0.50) และความดัน (β = 0.44) มีความสำคัญ ที่สำคัญยังมีผลกระทบที่เป็นอุปสรรคใหญ่ที่บูรณาการและความดันมีความเชื่อในเชิงบวกเทคโนโลยี (β = -0.52 และβ = 0.54 ตามลำดับ) และผลที่มีขนาดใหญ่ในการใช้หลักของเทคโนโลยีกับประสบการณ์ของครู (β = 0.51) หลายรูปแบบที่แสดงให้เห็นว่าผลกระทบของตัวแปรทำนายใน TDS และในบางครั้งในตัวแปรอื่น ๆ มีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่ในระดับที่สูงขึ้นภายในรูปแบบ ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าอำเภอที่ครูมีประสบการณ์มากขึ้นด้วยเทคโนโลยีและการรับรู้อุปสรรคน้อยลงเพื่อการผสานรวมมีแนวโน้มที่จะมีครูที่โดยเฉลี่ยตรงนักเรียนของพวกเขาที่จะใช้เทคโนโลยีบ่อยกว่าทำหัวเมืองกับครูที่มีประสบการณ์น้อยหรือครูที่รายงานอุปสรรคอื่น ๆ ที่มีการรวม .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลของตัวแปรในการพิมพ์ในระดับอำเภอ อยู่ระหว่าง 0.12 ถึง− 7 . อุปสรรคการบูรณาการ ( บีตา = − 0.50 ) ที่ใหญ่ที่สุดต่อ TDS ในระดับอำเภอ ตามประสบการณ์ เทคโนโลยี ( บีตา = 0.40 ) และความเชื่อด้านบวก ( บีตา = 0.30 ) โปรดทราบว่าผลกระทบของอุปสรรครวมเป็นลบส่วนผลของเทคโนโลยี ประสบการณ์ บวกกับความเชื่อด้านบวก เกี่ยวกับผลกระทบรวมมาตรฐานของตัวแปรอีกตัวหนึ่ง ขนาดใหญ่ ผลของมาตรฐานเทคโนโลยีในอุปสรรค รวม ( บีตา = − 0.50 ) และความดัน ( บีตา = 0.44 ) อํานาจยังสําคัญที่มีผลขนาดใหญ่ที่ดันมีอุปสรรคการบูรณาการและความเชื่อในเทคโนโลยี ( บีตาบวก = − 0.52 และบีตา = 0.54 ตามลำดับ ) และขนาดใหญ่ ผลของการใช้หลักของเทคโนโลยี ประสบการณ์ของครู ( บีตา = 0.51 ) มีหลายรูปแบบ ชี้ให้เห็นว่า ผลของตัวแปรทำนายที่ TDS และในบางครั้งในตัวแปรอื่น ๆมีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่ในระดับที่สูงขึ้น ในรุ่น ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่า เขตที่ครูผู้สอนมีประสบการณ์มากขึ้นด้วยเทคโนโลยีและการรับรู้อุปสรรคในการทำงานน้อยมีแนวโน้มที่จะมีครูที่ เฉลี่ย โดยให้นักเรียนใช้เทคโนโลยีบ่อยกว่าทำเขตกับครูที่มีประสบการณ์น้อย หรือครูที่รายงานอุปสรรคมากขึ้นด้วยการรวม