Strengthening Teacher’s Learning Management for Self-Reliance of Students in Thai Secondary School
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to 1) study the present conditions, problems, and needs of teachers development in learning management in self-reliance for students in secondary schools, 2) develop a model for teacher development in learning management in self-reliance for students in secondary schools, and 3) evaluate the results of usage from teachers in learning management in self-reliance for students in secondary schools. Research methodology was based on research and development (R&D) approach by the application of Participatory Action Research (PAR). There were seven processes ans stages involved as follows 1) study of the best practice, 2) participatory workshops to create awareness of the participants, 3) solutions and resources to improve teaching and learning of teachers, 4) creating alternative solutions and develop curriculum, 5) developing of analytical thinking skills and synthesis of curriculum in leaning management, 6) linking and transfer of knowledge, skills, attitudes of learning into practices, and 7) evaluation and reflection on the performance of teachers in learning to self-reliance of the student. The results showed that the model for teachers in learning management for self-reliance of students in secondary schools consisted of two main elements as follows 1) the process of participatory learning activities in seven steps, 2) the operation of participatory activities in fourteen sub-activities. The evaluation shown that the level of possibility, appropriateness, and usefulness were in the highest 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».