Identifying, Evaluating and Prioritizing the Factors Affecting the Effectiveness of In-Service Training Courses (Case Study: English Language Teachers of the Secondary Schools in Tehran Selected Districts)
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
<p>The current study seeks to identify, extract, evaluate, and prioritize the factors affecting the effectiveness of in-service training course for English language teachers of the secondary schools in Tehran selected districts. The research is applied, and its data collection methodology is descriptive-survey. The statistical population is composed of all of the English language teachers (n=230) practicing in Tehran districts 2 and 4 who participated at least once in one of in-service training courses. Out of all participants, 102 were selected as the sample for data collection using stratified random sampling method. The required data were collected through one standard questionnaire. Data analysis was performed using descriptive and inferential statistical methods. The prioritization of the indices was performed using multi-criteria decision-making techniques. The results from data analysis indicated that out of three factors including individual, training, and organizational, only the organizational factor had a significant positive impact on the effectiveness of in-service training of English language teachers. Hence, using TOPSIS method, the indices relevant to the organizational dimension were ranked based on the respondents’ views. The results from this prioritization showed that, from the teachers’ perspective, the factors with the highest priority include “employment law tailored to attend educational courses”, “organizational support of educational courses”, “score tailored to the course participants in terms of promotion and upgrade”, and “existing a supportive organizational climate for education”.</p>
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 | 0,006 | 0,054 |
| 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 | 0,001 |
| 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