The Development Process PLC Competencies for School Administrators in Buriram Province
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of the research study were to a) study the current situation of school management and administration using professional learning community b) to develop professional learning community for the school administrators and c) follow up collaborative practice among school colleagues and administrators within school using professional learning community in Buriram Province. The researcher utilized focused interview sessions, group interview questionnaires, and Professional Learning observation within school to determine how the school colleagues perceived the implementation of professional learning communities. The results indicated that: 1) A school’s PLC isn’t working, common problems in Buriram Province include: a) Personal practice, b) Insufficient collaborative work, 3) Academics support, and 4) supportive conditions. 2) School administrators' competencies development after implementation of PLC workshop have an influence on process of using PLC in school. School administrators' competencies included supportive conditions for safe environment of PLC, creating environment that support learning collaboratively and respect for individual differences and developing collegial relationships for planning, following up of supervision process through action planning that support collaborative work among school colleagues. 3) Model of school administrators' competencies development in Buriram Province were a) a PDCA model incorporated with contemplative education that driven through small group of PLCs. This model utilized school administrators as coach and mentor to reflect on co-operation of group problem solving in the same group c) a PLC comprised of school teachers, coming together by grade level, content area, or through an interdisciplinary group. The purpose of a PLC was to build a community of teachers to focus on a common goal or objective collaboratively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».