The Influence of Faculty Members’ Educational Attainment on the Performance in the Licensure Examination for Teachers (LET) among State Universities and Colleges in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative study employed descriptive-correlational research design to analyze the influence of faculty members’ educational attainment on the performance in the licensure examination for teachers (LET) among 112 state universities and colleges (SUCs) in the Philippines. Results showed that almost half of the faculty members are bachelor’s degree holders, about two-fifths of them have master’s degree, and more than one-tenth are doctoral degree holders. The SUCs had an overall passing percentage higher as well as majority of the SUCs performed higher than the national passing rate. There is a significant inverse relationship between the educational attainment of faculty with bachelor’s degree and LET performance, in which higher proportion of faculty members with bachelor’s degree tends to result to a lower passing percentage. In contrast, the educational attainment of faculty with doctoral degree has significant direct relationship to LET performance, in which higher proportion of doctoral degree holders likely results to higher passing rate in the LET. However, the educational attainment of teaching staff with master’s degree does not significantly correlate with LET performance, hence it does not significantly influence LET performance. When the three categories of educational attainment are taken as independent variables, only doctoral degree significantly influences LET performance. Implications of the findings on faculty hiring and training are also discussed to continuously improve LET performance.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 ».