The Leadership Enhancement in Education 4.0 School Administrators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were: 1) to study the components, 2) to study the current situation and the desirable conditions, and 3) To assess needs for enhancement of leadership of school administrators in Education 4.0 under the Office of Secondary Education Service Areas in the Northeast region. The sample group included schools under the Office of Secondary Educational Service Areas in the Northeast region. The data were collected from 15 school administrators, 365 teachers, with the total number of 380 persons by using Stratified Random Sampling. The instruments used in this research were component evaluation form and questionnaire. The statistics used for data analysis comprised percentage, mean, standard deviation, reliability and PNI modified. The research results were found that: I. The components for leadership enhancing in education 4.0 professional administrators consisted of 7 components as follows: 1) Knowledge and ability, 2) Leadership skills, 3) Academic skills, 4) Morality and ethics, 5) Modern skills, 6) Characteristics, and 7) Results of performance. II. The current situation for leadership enhancing in education 4.0 professional, in overall, was rated at a moderate level, the desirable conditions, in overall, were rated at the highest level. III. The priorities of needs assessment are 1) Results of performance, 2) Morality and ethics, 3) Characteristics, 4) Modern skills, 5) Leadership skills 6) Knowledge and ability, and 7) Academic skills.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle