Teacher Professionalism and Professional Development Practices in South Sulawesi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates teachers’ professionalism and professional development practices which still have lowerquality based on the law and do not produce an improved performance yet in South Sulawesi, Indonesia. Thisinvestigation focuses on teachers’ behavior-attitude, pedagogic skills, and diversity learning activities througheffective professional development as commitment to do continuous improvement. The supporting factors and theconstraints of being professional teacher are also identified. The design of this study employs exploratory mixedmethod design with triangulation approach. Simple random sampling is occupied in choosing 331 samples out of2367 population to answer the questionnaires. While twelve teachers were selected using purposive sampling forinterview and observation. The t-test and Anova analysis show that gender has significant different inbehavior-attitude practice, while education professional qualification is significant on both behavior-attitude andteachers’ learning activities. The qualitative findings show the need to display exemplary behavior-attitude, strengthteaching skill, knowledge and beliefs through diversity learning activities in effective professional development.Teacher professional development needs supporting on policy, moral, infrastructure, and financial that can leadteachers to be professional. This study has provided a model of teacher professional development as an input forimproving the quality practice of teacher professionalism and professional development in Indonesia, particularly inSouth Sulawesi province.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».