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Enregistrement W4386844294 · doi:10.5430/ijhe.v12n5p162

Knowledge Management Strategies for Organizational Management of Higher Vocational Education Administrators in Liaoning Province, China

2023· article· en· W4386844294 sur OpenAlexvenueno aff
Qin Yinglun, Luxana Keyuraphan, Niran Sutheeniran, Kanakorn Sawangcharoen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocational educationAdaptabilityKnowledge managementOrganizational learningBusinessChinaPsychologyManagementPolitical scienceComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this research were: 1) to study the current situation and knowledge management strategies for organizational management of higher vocational education administrators in Liaoning province, China, and 2) to provide knowledge management strategies for improving organizational management of higher vocational education administrators in Liaoning province, China. 3) to evaluate the adaptability and feasibility of knowledge management strategies for improving the organizational management of higher vocational education administrators in Liaoning Province, China. The sample group for this research was 205 administrators from 10 vocational universities in Liaoning by simple random sampling. The interview group was 10 high-level administrators, and five experts evaluated the adaptability and feasibility of higher vocational education administrators' knowledge management strategies and organizational management. The research Instruments include 1) a questionnaire, 2) a structured interview, and 3) an evaluation form. Data analyses were frequency, percentage, mean, standard deviation, and content analysis.The results showed that 1) the current situation of knowledge management strategies for organizational management of higher vocational educational administrators is divided into three aspects: management effectiveness, knowledge management, and organizational culture; and 2) the knowledge management strategies for improving organizational management are divided into three aspects as follows: 12 measures for knowledge management, 11 measures for organizational culture, and 10 measures for management effectiveness. 3) The results of evaluating the adaptability and feasibility of the knowledge management strategies for improving organizational management were at the highest level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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