Development of Folk Wisdom Curriculum Course for Enhancing Early Childhoodsof their Developmental Domains at the Child Development Centers (CDCs) in Bueng Kan’s Local Administrative Organization
Notice bibliographique
Résumé
Designing the Research & Development (R&D) method in four phases for inventing to develop of folk wisdom curriculum course for enhancing early childhoods of their five developmental domain skills at the Child Development Centers (CDCs) in Bueng Kan's Local Administrative Organization was invented to make sense the instructional local classroom learning environment using the innovative lesson plans on the Folk Wisdom Curriculum Course (FWCC) is the instructional tool with the Interview Form, the 30-item Questionnaire on Folk Wisdom Curriculum Course (QLWCC) on 5 scales, and the Lesson Experiencing Plan Innovation (LEPI) Assessment on four instructional lesson plans were assessed of 150 educational personnel (EP) at 16 Child Development Centers under the Bueng Kan's Provincial Administrative Organization with the local folk wisdom who are expert professional on culture, local festival, local language, storytelling etc., were participated in five main developing early childhood of their physical, mental, emotional, social, and language.The average mean score indicated that of 3.40, αreliability ranged from 0.81 to 0.85 for the QLWCC.The EPs' assessing outcomes with the LEPI are differentiated significantly at 0.01 with pretest-posttest-design model.The interviewees' responses of their opinions indicated that of the caregivers and teachers lack knowledge and understanding of early childhood education management principles, they didn't understand the curriculum for early childhood, Development… Supangjit Kanlayakaew.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».