Innovative Leadership Factors and Leader Characteristics that Affecting Professional Learning Community of Primary Schools in Bangkok and Its Vicinity
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to investigate the innovative leadership factors and leader characteristics of school administrators in affecting teachers’ involvement in the professional learning community of primary education schools in Bangkok and its vicinity of Thailand. Hence, the researcher would shed light on a linear structural relationship model to examine the impacts of innovative leadership factors and leader characteristics of primary school administrators on teachers’ involvement in the professional learning community. A quantitative approach survey design was employed in this research. A total of 840 respondents responded to questionnaires in a proportional of two teachers to one school administrator from 280 primary schools. The respondents participated in a survey utilizing a multi-stage sampling technique. The researcher planned to test whether the identified innovative leadership factors and leader characteristics are fitting with empirical data as the key research output. The findings indicated that there was a total of five innovative leadership factors and three leader characteristics in a professional learning community model. The linear structural relationship model was supported to the empirical data, with χ2 = 42.321, df = 31, χ2 /df = 1.3652, CFI = 0.998, TLI = 0.997, RMSEA = 0.021, and SRMR = 0.01, p = 0.0845. In conclusion, the linear structural relationship model for primary school administrators has a goodness of fit with the attained data. Finally, the findings of this research have successfully proposed a linear structural relationship model that would be guidelines for a primary school administrator to develop his capabilities to promote a professional learning community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».