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Enregistrement W3128729291 · doi:10.5430/ijhe.v10n4p21

Development on the Learning Module of School-Based Supervision Course for Master Degree Students, Majoring Educational Administration in Thailand

2021· article· en· W3128729291 sur OpenAlexvenueno aff
Chaiyuth Sirisuthi, Chalard Chantarasombat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Mathematics educationPsychologyCongruence (geometry)Medical educationMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper described the development process and evaluations of a learning module, School-based Supervision of Students (ED8013307), of master's degree students in Educational Administration during the academic year 2019 at Northeastern University, Khon Kaen, Thailand. The results of the learning module found the efficiency of the learning module was higher than the specified criterion of 80/80, both in the action process (84.76) and in the efficiency of knowledge (82.16). The developed module had its quality, propriety, congruence, feasibility and utility at the highest level. The effectiveness index in students’ learning management was 0.7578 indicated the increasing knowledge of the students at 75.78% as their learning achievement-test was significantly higher than the pre-test at 0.05. Beside these, there were no significant differences between pre-test and post-test learning achievement after 2 weeks indicating that they have had their learning retention. The students expressed overall satisfaction with the learning module at the highest level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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