Doctoral Program Learning Module on Developing Leading Secondary School Teachers in Creative Thinking for Enhancement of Students’ Learning Activities in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this study were to: 1) create and develop effective doctoral learning module on leading teachers development program to enhance critical thinking for students in secondary schools under the Office of Basic Education Commission, and 2) evaluate the developed module on its efficiency and effectiveness- its congruence of utility, possibility, and appropriateness, learning achievement of learners, learning retention, and the learners’ satisfaction. Samples were 20 Doctoral degree students in Educational Administration and Development and Leadership program, Northeastern University, Khon Kaen Province, Thailand. Statistics used were percentage, mean, standard deviation, effectiveness index, and t-test. The results were: 1) The developed module on learning activity management of leading teachers in simulation situation had 9 Modules: (1.1) Survey of former experience (1.2) Collaboration in planning (1.3) The development of creative teacher conception (1.4) The application of thinking approach (1.5) Practice in classroom (1.6) Supervision, follow up, and evaluation (1.7) Feedback and reinforcement (1.8) Seminar for enhancing strength, and (1.9) Reflection learning. 2) The efficiency and effectiveness of the developed module were: (2.1) The efficiency of 86.53 (E1) /83.29 (E2) which were higher than the committed 80/80 standard, (2.2) The congruence of utility, possibility, and appropriateness were in the highest level ( = 4.69, SD = 0.42), (2.3) The effectiveness index was 0.7397 which meant students gained more knowledge of 73.97%, (2.4) The students had significantly higher learning achievement after learning via the module at the level of 0.05, (2.5) There was no significant differences of learning achievement between after learning and after learning for two weeks which mean the students’ learning retention, and (2.6) The students had satisfaction on the developed module in the highest level ( = 4.52, SD = 0.41).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».