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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle