Decentralization of Education in Indonesia—A Study on Education Development Gaps in the Provincial Areas
Notice bibliographique
Résumé
Decentralization is acknowledged as the handover of government from central government to local government, including giving broader authority to local governments to manage education. This study aims to discovering education development gap between regions in Indonesia as a result of decentralization. This research method uses descriptive analysis that is supported by a combination of time series data and cross section data. Time series data used is the year 2014-2015, and the cross section data of 34 provinces in Indonesia. Gaps were revealed on the resources (including budgets, school facilities, and teachers), school participation, and the population that is illiterate in the area. The results showed that the persistence of the education development gap between regions. Gaps school facilities and number of teachers between regions still exists. The number of existing school facilities in some areas did not meet to accommodate all students. The ratio of the number of schools with teachers is still not meet. School participation rates in the provincial area still tend to be low, especially for the age group 16-18 and 19-24 years. There is gap between regions to reduce the population is illiterate, there are areas have a number of illiterates is still high despite the provincial area having income that is quite large. The study also found that, overall, the decentralization of education in Indonesia increase in the number of school participation and decrease the number of illiterate population in the provincial area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».