A Model of Causal Relationships Affecting the Effectiveness of Primary Schools under Khon Kaen Primary Education Service Area
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were 1) to examine the causal relationship model of factors affecting the effectiveness of primary schools which was developed through empirical data, 2) to study the factors that have direct, indirect and overall influence on the effectiveness of primary schools in Khon Kaen. The samples were 640 school administrators including teachers in Khon Kaen primary schools. The data were analyzed by program computer using the method of structural equation modeling (SEM). The research results indicated that the causal relationship model factors affecting the effectiveness of Khon Kaen primary schools consist of 5 latent variables or factors namely: 1) school vision, 2) academic leadership, 3) promotion of school climate and environment, 4) quality teaching, and 5) learned behavior of students. As for causal relationship model of factors affecting the effectiveness of the above-stated schools, it is found that the construct validity is in congruence with the empirical data. The indices of congruence are Chi-Square at 94.793, df = 87, P-value=0.2662, TLI= 0.998, CFI=0.999, SRMR=0.031, RMSEA=0.013, with statistical significance at .01. The factors that directly and positively affect were of statistical significance at .01, are 1) shared vision, 2) academic leadership, 3) teaching quality, respectively, The most indirect influential factors affecting the school effectiveness are 1) shared vision, having indirect influence in positive manner to climate and environment of the schools, affecting in positive manner to teachers’ teaching quality, and 3) academic leadership having indirect influence in positive manner on school climate and environment that affect students’ learning, respectively.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».