Development of Administrative Model for High-Performance Organization of Primary Educational Service Area Office Chankrit Namchaidee, Chaiyuth Sirisuthi & Pha Agsonsua1
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this R&D research was to create an administrative model for developing a primary education office area toward a high-performance organization by assessing the current situation and desirable conditions of primary education service area offices and identifying the need for developing the management model. A management model was then created and developed; and finally, its implementation was evaluated, with recommendations for improvement. The model, a result of mixed-methods research, comprised eight components that could help primary education service area offices become high-performance organizations, with respective priorities as follows: 1) leadership, 2) strategic planning, 3) organization structure and work processes, 4) human resource management for high potential, 5) data and information technology management, 6) stakeholder orientation, 7) learning organization, and 8) productivity and outcome-based orientation. The current situation of office administration in primary education areas was at a high level, while the desirable condition overall was at the highest level. The developed model was assessed and affirmed by experts as feasible, appropriate, and useful at a high level. When considering the utility of the management model after the implementation, the overall level was also high, and satisfaction with the implementation was also very high. The model can be applied in other office areas depending on their unique conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».