Teacher Professional Development in Research Skill of Teacher in Non-Formal Education Center, Lampang, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The educational policy will be developing strong human competency in which teachers’ research skill was one of most competency standards. This study introduces teachers’ research skill development through the Wlodkowski’s motivational approach and coaching and to study the teachers’ attitude toward action research. This study also examines the struggles and problem of doing action research. Participants included 12 teachers who are in the non-formal education center, Lampang, Thailand. The Wlodkowski’s motivational approach and coaching were used to develop teachers’ research skill. Data was collected by using the research skill inventory (RSI) and the research attitude toward inventory (RATI) which struggle and problems of doing action research questions. Descriptive statistics were used to analyze teachers’ research skill and teachers’ attitude toward. Friedman test and Wilcoxon test were conducted to evaluate median differences among the reseach skills and created pairwise comparisons. Content analysis was used to analyze the struggles and problem of doing action research. Results revealed that in-service teachers’ research skills increased in all domains. Teachers’ research skill scores after received treatment were significantly greater than the teachers’ research skill scores before received treatment, z = -3.07, p = .002. The posttest score of teachers’ attitudes toward was significantly greater than pretest score, z = -3.08, p = .001. Teachers struggled with how to conduct research and who could help them.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».