Strengthening Collaborative Leadership for Thai Primary School Administrators
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were: 1) to investigate the elements and indicators of collaborative leadership of primary school administrators, 2) to explore the existing situation and required situation of collaborative leadership of primary school administrators, 3) to develop a program to enhance collaborative leadership of primary school administrators, and 4) to investigate the effect of development for collaborative leadership of primary school administrators, from the usage of developed program. Research and Development (R&D) was employed which designed 4 stages, a sample group of 753 primary school administrators and teachers, chosen by multi-stage sampling, gave quantitative data; and experts purposively chosen were asked to provide qualitative input. The statistics used in this research included the percentage, mean, standard deviation, the Priority Need Indicator (PNI Modified), and Dependent t-test. The results found that 7 elements 65 indicators. The training program which was developed and reviewed consists of four modules: Module 1, Characteristics of trust and commitment; Module 2, Paradigms of shared vision and collective decision making; Module 3, Skills in transforming change, risk taking and conflict management; Module 4, Assessment and reflection on collaborative leadership influences in fulfilling duties. In the implementation of the training program for 12 weeks employing 8 training kits, the 30 primary school administrators who volunteered to join significantly improved their test scores after the training and felt very highly satisfied with the program. In addition, the collaborative leadership of primary school administrators posttest was at higher level than the pretest at .01 level.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».