The Scenarios of Educational Administration of Secondary Schools in Thailand During the Next Decade (A.D. 2022-2031)
Notice bibliographique
Résumé
This research is the scenarios of educational administration of secondary schools in Thailand during the next decade (A.D. 2022-2031) by using EDFR research techniques, The research objectives were 1) To study the current conditions and problems of educational administration of secondary schools in Thailand 2) To study the scenarios of educational administration of secondary school in Thailand during the next decade (A.D. 2022-2031). The research results can be summarized as follows: I) The current state and problems of educational administration of the secondary school in Thailand overall practice is at a high level when considering each aspect, there are practices at a high level in all 8 aspects: 1) Planning and quality assurance 2) Academic affairs 3) Student affairs 4) Human resources 5) Administrative work 6) Finance and supplies 7) Building and environment services and 8) Community work and affiliate networks. As for the educational administration problems in Thai secondary schools, the overall practice is at a low level, when considering each aspect, there is a low level of practice in all 8 aspects: 1) Planning and quality assurance 2) Academic affairs 3) student affairs, 4) Human resources, 5) Administrative work, 6) Finance and supplies, 7) Building and environment services, and 8) Community and affiliate networks. II) The scenarios of educational administration of the secondary school in Thailand during the next decade (A.D. 2022-2031) have 49 possible trends as follows: 1) Planning and Quality assurance 7 trends 2) Academic affairs 11 trends 3) Student affairs 8 trends 4) Human resources, 9 trends, 5) Administrative, 4 trends, 6) Finance and supplies, 5 trends, 7) Building and environment services, 3 trends, and 8) Community and affiliate network 2 trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».