Some Factors that Affecting the Performance of Mathematics Teachers in Junior High School in Medan
Notice bibliographique
Résumé
Some Factor’s That Affecting The Mathematic Teacher Performance For Junior High School In Medan. This research will examine the effect of direct and indirect of the Organizational Knowledge towards the achievement motivation, decision making, organizational commitment, the performance of mathematics teacher. The research method is a method of surveying the number of respondents as many as 102 teachers of mathematics taken by stratified proportional random sampling. The research found there is a direct influence of organizational knowledge on achievement motivation, decision making, organizational commitment and the performance of math teacher respectively 16.3%, 13.1%, 12.2% and 4.54%. Achievement motivation, decision making, and organizational commitment have directly effects on the performance of mathematics teacher. The magnitude of changes in performance that can directly determine organizational knowledge, achievement motivation, decision-making and organizational commitment respectively are 10.24%, 12.32%, 3.42% and 2.92%. To teachers of mathematics, in order to improve the understanding of the knowledge of the organization, increase achievement motivation through desire superior achievement and improvement of organizational commitment. For heads and school inspectors, need to improve clinical supervision and foster good communication increases the openness and good cooperation with teachers of mathematics, and for the head of the city education field, is expected to give a briefing and training for teachers, race through the efforts competitions drafting paper development learning mathematics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».