Factors Influencing Effectiveness of Volunteer Teachers Training in Non-Profit Organizations: Taking Angel Education as an Example
Notice bibliographique
Résumé
As the basic unit of composing society, the position and role of education cannot be ignored. With the development of social welfare and growing awareness for basic education, the volunteer teaching is becoming a great mass fervor in China. Many specialized non-profit organizations establish, numerous teaching programs undergo, and countless volunteers throw themselves in rural areas. The devotion of both non-profit organizations and volunteers will have great and far-reaching significance in public welfare. However, as this career is in full swing, problems also shadows. Due to the late start of volunteer teaching service in our country, the research on training theory, practice and legal guarantee is relatively laggard. Although everyone is equipped with enthusiasm for making contribution, their actual performance and teaching achievements are by no means satisfactory. An indispensable reason behind in most non-profit organizations is that training on voluntary teachers is relatively weak at different level, which may be the pivotal intermediate that influences the service result directly. After the research and analysis on a non-profit organization, the writer has found the training in the non-profit organization insufficient in training needs, forms, instructors, contents, evaluations and leadership. Therefore, the obstructive factors influencing the effectiveness of the training should be modified, to improve the service ability of non-profit organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».