A Study on the Relationship Between School Members’ Intellectual Capital, Organizational Learning, Leadership Behavior, and School Performance: A Structural Equation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify the relationship structure among school members’ intellectual capital, organizational learning, principals’ leadership behavior, and school performance, taking 288 teachers from elementary and high schools in Taiwan as a research sample. The validated questionnaires were employed to survey school teachers’ perspectives on these four constructs. All participants completed 53 items of validated instruments including Organizational Learning Inventory (OLI), Intellectual Capital Inventory (ICI), Leadership Behavior Inventory (LBI), and School Performance Inventory (SPI). The construct as well as the significant relationship between variables examined using SPSS 21 and Amos software package to conduct structural equation modeling (SEM). The result of a confirmatory factor analysis confirmed several fixed factors of the variables. The second findings of the study indicated that there was a significant and positive correlation among organizational learning, intellectual capital, principals’ leadership behavior, and school performance. In the light of the findings, this paper discusses the importance of organizational learning and principals’ leadership behavior in order to improve school performance. Implications, suggestions, and recommendations for teachers, policy makers, and educational stakeholders were discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».