Supporting Leadership Factors for the Mastery of Core Competencies for College English Learners in Application-Oriented Universities in Shanghai: A Pilot Studyore Competencies for College English Learners in Application-Oriented Universities in Shanghai: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Based on the theory of Synergistic Leadership (Irby et al., 2002), as well as the Framework for 21st Century Learning (P21, 2019) and related research, this research applied mixed methods with questionnaire surveys and interviews to propose the supporting leadership factors for the mastery of core competencies for College English (CE) learners in one of the application-oriented universities (AOUs) in Shanghai, China. The research objectives included: 1) to identify the elements of support systems desirable for supporting the mastery of core competencies for CE learners; 2) to determine the leadership factors expected to support the mastery of core competencies for CE learners in AOUs in Shanghai, China. The quantitative analysis was applied on the data from literature, as well as the questionnaire surveys with 428 learners and 19 instructors, whereas qualitative method analyzed the data from the interviews with one instructional leader and two professors in this AOU. In terms of the educational elements coded from literature, 39 supporting leadership factors were synthesized and proposed, categorized into synergistic leadership factors of stakeholders’ perception, leadership behavior, and external forces.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».