Evaluating Educational Groups’ Function of High Schools in Tehran on the Basis of Krek Patrick
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, checking human sciences situation in valuation educational system in Iran is very important. They who educated in Iran’s educational system, then tested higher education one of the most sophisticated countries, find well that one of the most important distinctions between two systems is difference of situation and human science value. The aim of this research is evaluating educational groups’ function of human sciences area in high schools in Tehran due to Krek Patrick Model in 4 levels (reaction, behavior, learning an results). Statistical population of all teachers of educational groups of schools in Tehran by number… and sample volume according to Cochran formula is 359 that selected by clustered sampling among teachers who are members of educational groups of human sciences area. To collect data from questionnaire, researcher uses four above levels. Formal and content validity are accepted by 15 authorities and reliability that is calculated by using Cronbach Alpha in 4 levels (reaction, behavior, learning and results) is 0.823, 0.795, 0.861, and 0.742 respectively. Study method is descriptive and survey and adding to descriptive indexes, to analyze data, one group t, independent t, analyzing multivariable variance and regression are used. Results of one group t test showed that educational groups’ function of human sciences area is suitable due to Krek Patrick Model in four studied levels. Also results of independent test t and analyzing multivariable variance showed that there is a meaningful difference in educational groups’ function according to Krek Patrick Model and also in various levels among women and men. Finally, results of regression showed that history of work predicts educational groups’ function according to Krek Patrick model.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».