Analysis of Structural Model of Chinese College Counselors' Core Literacy
Notice bibliographique
Résumé
College counselors in China are important key members for ideological and political work. The quality of college counselors will directly affect the development of college students in all aspects. Most predecessors only conduct theoretical analysis on counselors’ literacy, which lacks the support of empirical research. Based on literature analysis and interviews, this paper analyzes the content of counselors' core literacy, screens predictive questionnaire projects, and compiles formal questionnaires. With an investigation of 537 college teachers and students, this paper builds a model of core literacy for counselors, which helps people directly understand the characteristics of university management in China and understand the standards of Chinese universities for their managers. The results show that: (1) The test has strong reliability and validity. Cronbach’s α coefficient and the tests’ split-half reliability coefficients are all above 0.95. The coefficients of internal consistency and the split-half reliability of each dimension are all above 0.85. The Χ2/df of analytical results of verification factors is less than 5. GFI, AGFI, NFI, CFI, and IFI are all greater than 0.7. RMSEA is equal to 0.07. The fitting indicators of this model are sound and this test meets measurement requirements. (2) The core literacy structure of college counselors consists of five major factors: moral quality, professional competence, political awareness, instructional planning, and interpersonal relationships. The total variation rate of these five factors is 65.117 percent. (3) Among the five factors, moral quality is the most influential factor.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».