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Enregistrement W2588220619 · doi:10.5539/ass.v13n3p145

Policy Implementation of Improving Education Quality of Primary Education Teachers in Laos and Indonesia

2017· article· en· W2588220619 sur OpenAlexvenueno aff
Viengdavong Luangsithideth, Muhammad Miftahul Huda, Ahmad Supriyanto, Bambang Budi Wiyono

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Earth Sciences
Mots-clésChristian ministryWork (physics)Quality (philosophy)ParliamentNoveltySocializationQualitative researchPolitical scienceEducation policyPublic relationsBusinessMedical educationPsychologySociologyHigher educationEngineeringMedicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to get deep meaning of policy implementation to improve quality of primary education teachers in Laos and Indonesia. Research locations are in the Ministry of Education in those both countries. This research used a qualitative approach with a multi-case study design. First, policy formulation consider the aspect of novelty and national education goals; second, policy dissemination of existing policies do after getting approval from parliament, as well as socialization is done to the department of education in each provinces and districts; third, policy implementation process is done by establishing a monitoring team to oversee that the policy can work well; fourth, monitoring and evaluation of the implementation is done periodically, at least every six months, and the results of the evaluation are reported to the Ministry; fifth, gaps in the policy implementation is because monitoring can not be run with maximum caused by geographical conditions and the weakness of the role of school supervisors; sixth, efforts to repair gaps in the implementation of policies to improve the quality primary school teachers is to make laws on the teacher, as well as to provide training to teachers and principals.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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