Educational Management Administrations through the Early Childhood Motor Skills’ Development for the Entire Royal Thai Police Administrative System in Border Patrol Police Schools
Notice bibliographique
Résumé
To appropriate statistical procedures were validated the five questionnaires, namely, the 30-item Child Development Assessment Form (CDAF), the 30-item Questionnaire on Teacher Behaviour Interaction (QTBI), the 30-item Questionnaire on Resulting BPP School Administration Inventory (QRASI), the 24-item Educational Knowledge Management Administration Model (EKMAM), and he 36-item Questionnaire on Satisfied BPP Administration Inventory (QSBAI) are valid and reliable.Comparisons between 198-pretest-posttest-design personnel' perceptions through 56 early childhoods at the 1st and 2nd levels whose ages between 3-5 years old in six classes in the Border Patrol Police Schools under the Commander-in-Chief, Superintendent of the Royal Thai Police 24 in Buengkan Province, Thailand.There were differences between the Pre-Actual with the Post-Actual Forms indicated that the seven sample target groups' perceptions on Post-Actual Form would prefer more than Pre-Actual Form on all scales of the five instruments.An investigation of the associations between the sample target groups' perceptions of their EKMAM, QTBI, QRASI, and the QSBAI with the CDAF, statistically significant are differences with the simple and multiple correlations, and multiple regression analysis at the levels of .05.The determination coefficient predictive (R 2 ) values indicate that 18%, 28%, 40%, and 35%; and 67%, 51%, 61%, and 52% for the Pre and Post Forms of the EKMAN, QTBI, QSBAI, and QRSAI of the variances in improvement early childhoods on five main skills for health care development system (CDAF) were attributable the educational Educational Management.. Teerapol Pengchan.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».