A Study of Opportunities and Threats of Descriptive Assessment from Managers, Teachers and Experts Points of View in Chaharmahal and Bakhteyari Primary Schools
Notice bibliographique
Résumé
The aim of current study is to determine the strength and weakness of executing descriptive evaluation from the viewpoint of deans, teachers and experts of Chaharmahal and Bakhtiari province. A survey descriptive approach was performed. Statistical population includes 208 deans, 303 teachers, and 100 executive experts of descriptive evaluation scheme in Chaharmahal and Bakhtiari province in educational year 1387-88. Sample’s volume after some statistical estimation calculated to be 175, and members of the sample were selected by random sampling of a category proportional to the selected volume, that contains 100 teachers, 50 deans and 25 experts. To identify the justifiability of the inventory, opinions of twelve persons including advisor professor, consulting professor, designer of the descriptive evaluation scheme, four of educational planning department professors and five of experts holding masters and Ph.D. degrees that are executives of the scheme in Chaharmahal and Bakhtiari, were used. Measurement tools included: 1) documents including reports, regulations and documents related to the running of this plan; 2) interviews conducted to use the opinions of experts in doing descriptive evaluation; 3) a self-administrated questionnaire including 4 items and 74 close–ended questions, and open – ended ones. For analyzing the data produced by inventory, we used SPSS-13 to analyze the data in two levels of descriptive and inferential. We also have used single variable t-test, independent t-test, one-way analysis of variance, and least significant difference (LSD) tests. Results showed that the executives of descriptive evaluation scheme in Chaharmahal and Bakhtiari province evaluate the so called scheme above average regarding to four scales (strength and weakness). Key words: Chaharmahal; Bakhteyari; Opportunities; Threats; Primary school
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».