A Structural Equation Model of Factors Affecting Effective Academic Affairs Administration of Secondary Schools in Northeast of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this research were 1) to develop components and indicators of effective academic affairs administration of secondary schools, 2) to examine the congruence of the developed models of the components and indicators of effective academic affairs administration of secondary schools, and 3) to determine the congruence of a structural equation model of factors affecting effective academic affairs administration of secondary schools in the Northeast of Thailand with the empirical data. The scope of the research was 1,205 government secondary schools in northeastern Thailand. The population included the 1,205 directors/deputy directors of academic affairs. Stratified random sampling was administered to draw 400 sample informants. A 5-point rating scale questionnaire was developed to collect data from the sample informants. The reliability of the questionnaire was 0.98. Statistics for data analysis included frequency, percentage, mean, S.D., Confirmatory Factor Analysis, and Structural Equation Model (SEM). The results were as follows: 1) The effective academic affairs administration was consisted of 4 components and 16 indicators; academic affairs effectiveness with 5 indicators, academic leadership with 5 indicators, teacher competence with 3 indicators, and public participation with 3 indicators. 2) The developed models of the 4 components and 16 indicators were consistent with the empirical data. The factor loadings of these models ranged between 0.43 – 1.00. They were interpreted as acceptable as the range was higher than 0.30. 3) The developed structural equation model of the factors affecting effective academic affairs administration of the secondary schools in northeastern Thailand was congruent with the empirical data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».