Development of Knowledge Management Model for Developing the Internal Quality Assurance in Educational Opportunity Expansion Schools
Notice bibliographique
Résumé
This research for: 1) to study the current situation and problem in KM, 2) to develop the KM Model, and 3) to evaluate the finding usage of the KM Model for developing the Internal Quality Assurance of Educational Opportunity Expansion Schools. There were 3 Phases of research implementation. Phase 1: the current situation and problem in KM, was studied. Phase 2: the KM Model, was constructed, investigated, revised. Phase 3: the findings of usage in the KM Model for developing the Internal Quality Assurance of Educational Opportunity Expansion Schools. The research instruments for data collection were: the Questionnaire, and the Interview Form. The statistic using for data analysis included the Mean, Standard Deviation, and Percentage. The research findings found that: 1) The current situation and problem, found that were 7 Steps of implementation in KM including: the goal setting, the role determination, the knowledge construction, the shared learning, the knowledge selection, and the conclusions in body of knowledge, and the problem of KM, in overall, was in “High” level. 2) The KM Model, found that were 7 Steps of implementation in KM including: the goal setting, the role determination, the knowledge construction, the shared learning, the knowledge selection, and the conclusions in body of knowledge, and the delimitation of 8 aspects of Internal Quality Assurance. The findings of investigation in the KM Model, by all of 7 experts, found that the Mean Value was in “High” level. 3) The findings of evaluation in usage of KM Model, found that the Mean Value of testing after implementation of KM (posttest), was higher than before implementation of KM (pretest) at .01 significant level. The administrators and teachers had satisfaction in of KM Model, after the usage, found that it was in “High” level.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».