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Enregistrement W2597576010 · doi:10.5539/ass.v13n4p25

Effect of Prevalent Supervisory Styles on Teaching Performance in Kuwaiti High Schools

2017· article· en· W2597576010 sur OpenAlexvenueno aff
Sultan Ghaleb Aldaihani

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupervisorViewpointsPsychologySample (material)Ideal (ethics)Medical educationMathematics educationPedagogyMedicineManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study sought to identify the importance of supervision in Kuwaiti high schools from the viewpoints of heads of departments and school teachers, as well as identifying the gap between ideal and prevalent supervisory styles in Kuwaiti high schools and determining the effects of supervision on teachers’ professional performance. Methodology: The researcher took a qualitative approach, using structured interviews with a study sample represented by six heads of departments and six teachers from two high schools in Kuwait. Findings: It was found that supervision as a tool for continuous improvement in the school system positively affected the school climate. There was a gap between actual and ideal supervisory styles in the schools studied. Supervision had a positive effect on the professional performance of teachers; supervisors’ notes and observations helped teachers in identifying their shortcomings and modifying their behavior accordingly. Challenges to the effective implementation of supervision in high schools included unsuitable supervisory practices, loss of connection between the teacher and the supervisor, teacher resistance to support, and lack of meaningful feedback. Recommendations: It is necessary to employ advanced supervisory styles in order to cope with the changes in the surrounding environment. Further study will help to determine the effect of supervision on the relationship between teachers and students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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