A study of the relationship between high school principals and teachers’ multiple-intelligences and strategic thinking skills
Notice bibliographique
Résumé
One of the fundamental concerns in education is the management and the improvement of principals and teachers' performance where selecting intelligent and capable managers can help solve many of present challenges and problems.Various researches conducted so far indicate that commonly the effective principals enjoy some of the essential multiple intelligences.In the present study, the relationship between the three types of Maneh & Semelqan high school principals and teachers' intelligences, namely, intrapersonal intelligence, interpersonal intelligence, and verbal/linguistic intelligence and the strategic thinking skills was investigated.The research method was descriptive-correlational and the population consisted of 200 subjects of whom 127 were randomly selected.After assigning the subjects to the investigation, 127 questionnaires were distributed among them.Two standard questionnaires of multiple intelligences and strategic thinking skills were administered where Cronbach's Alpha for the multiple intelligences was 0.893 and that of the strategic thinking skills was 0.944.To analyze the data, the researchers used the SPSS19 package and the EXCELL2013.The frequency distribution tabulation was organized by using descriptive statistics and the Pearson correlation test was based on the inferential statistics employed in the present study.At the end, the findings of study indicated that there was a significant relationship between high school principals and teachers' multiple intelligences and their strategic thinking skills.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».