A Model of Teacher Leadership Development on Competency-Based Learning Management for Teachers in Science and Technology Department in Large-Sized Secondary Schools under the Office of the Basic Education Commission in the Northeast
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this Research and Development were to: Develop Competency-based learning management for Teachers of the science and technology Departments in large-sized secondary Schools under the office of the basic education commission in the northeast. The findings were as follows: I) There were five main components in Developing Teacher Leadership in Competency-based, namely 1) Process management as the basis for learning 2) Self-development and peer teachers 3) Development Course 4) Performance measurement and evaluation 5) Characterization as the teacher. II) The necessary needs of teacher leadership for competency-based learning management were as follows: 1) Performance measurement and evaluation PNI Modified = 0.842 and 2) Process management is the basis for learning PNI Modified = 0.297. III) A Model for Developing Teacher Leadership in Competency-based for use of the form, Origin, and significance of form, principle, purpose, The content of the format, The process of form supervision, and follow-up 4) Analysis of results. Pre-test and Post-test Score before training and after training difference are significant at.05.The results of the evaluation of the behavior and leadership of the teacher in the field of learning management and overall performance in the process of management and learning are very high (x=4.026, S.D.=0.699) and In terms of performance measurement and evaluation, the average value is very high (x=4.144, S.D.=0.710), statistically used by one sample t-test Compared with the average criterion of 3.51, it was found that the average score of teacher leadership behavior in the competency-based learning management was higher than the average of 3.51 with a statistical significance at .05.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».