Design Appropriate Models Based on Intelligent Dimension in Fars Education Organization
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine the dimensions of smart schools in the Fars education system and provide a suitable model. The research method is descriptive survey. The study population consisted of all school principals Fars Province in the academic 2014-2015 and number of them was 1364. The sample volume using Cochran method was 302 people, which was chosen by cluster. In order to achieve the objectives of the study, beginning with a review of literature and research in Iran and world history questionnaire has 4 dimensions (infrastructure, human resources, process of teaching-learning, management) and 12 elements (hardware, software, physical, administrators, teachers, students, parents, curriculum, teaching methods, content, support, evaluation) and consists of 83 items based on LIKERT scale was adjusted. The validity of based on (judicial authorities, supervisors and advisors) and reliability through Cronbach’s alpha was calculated 0.98. After the distribution and questionnaires, data using statistical indicators and the percentage distribution, confirmatory factor analysis and structural equation modeling at 95% with SPSS 21 software and LISREL 8.8 were analyzed. Findings showed that all aspects have been confirmed and significantly (P<0.05) are above average. In all cases, the load factor smart component of education indicators are approved. In dimensions of infrastructure, human resources, process of teaching-learning and management factor loadings are 0.88, 0.43, 0.85 and 0.83, respectively. Selected references valid and dimensions of these smart to have a good education with a view to confirming the standard model coefficients derived by fitting indicators to measure structural equation modeling.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».