Study of Core Competency Elements and Factors Affecting Performance Efficiency of Government Teachers in Northeastern Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The research aimed to investigate the core competency elements and the factors affecting the performance efficiency of the civil service teachers in the northeastern region, Thailand. The research procedure consisted of two steps. In the first step, the data were collected using a questionnaire with the reliability (Cronbach's Alpha) of .90. The sample size was specified based on Krejcie and Morgan’s table and 352 samples were selected using the simple random sampling technique. The second step involved an in-depth interview of 10 specialists to gain the ways to develop effective performance competency and the statistics used for data analysis included percentage, standard deviation, and descriptive analysis. The questionnaire results revealed that there were 11 elements of 4 core competencies. There were 2 elements for the achievement motivation competency, 3 elements for the service mind competency, 3 elements for the team work competency, and 3 elements for the self-development competency. For appropriate ways to develop core competencies for effective performance of civil service teachers, there were 13 ways which included understanding of related environment, supporting of working resources, having effective management system, reducing losses at work, creating good working atmosphere, promoting participation in decision making, supporting staff for professional development, communicating openly within the organizations, listening to the opinions of others, developing of quality system in work, creating good human relations among staff, building morale in the workplace, and specifying appropriate working patterns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle