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Enregistrement W4392190221 · doi:10.55908/sdgs.v12i2.3398

SUFFICIENCY ECONOMY LEARNING CENTERS IN SATUN PROVINCE’S ISLAND SCHOOLS: A STRATEGIC APPROACH TO CURRICULUM MANAGEMENT FOR CAREER COMPETENCY

2024· article· en· W4392190221 sur OpenAlexaff
Rungchatchadaporn Vehachart, Phatsarabet Wetviriyasakul, Venus Srisakda, Orapin Tipdech, Somkiat Yangchin

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Sustainable Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesInstitute for the Promotion of Teaching Science and Technology
Mots-clésCurriculumPedagogyBusinessPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The aim of this study is to investigate the implementation of Sufficiency Economy Learning Centers (SELCs) in schools located on islands within Satun Province. Specifically, the study aims to explore how these SELCs strategically contribute to curriculum management, with a focus on enhancing career competency among students. Through this research, the aim is to analyze the effectiveness of integrating sufficiency economy principles into the educational framework of island schools, thereby facilitating students' acquisition of skills and knowledge essential for their future careers. Theoretical framework: The theoretical framework for this study draws upon several key concepts and theories to provide a comprehensive understanding of the implementation of Sufficiency Economy Learning Centers (SELCs) in island schools and their impact on curriculum management for career competency. Design/Methodology/Approach: The target groups are vocal speakers and 8 people from the Thaksin University research team; 4 people from the Primary Educational Service Area Office in Satun; 10 experts in language, science, math, and technology; 19 teachers in Ban Ko Lipe School; 30 people from community leader, village sage and interested people participating in the pilot project of learning center development; and 127 people from the evaluation of using the project. Findings: The research findings found that one integrated SMT competency-based curriculum of Ban Ko Lipe school and online platform of SMT competency-based learning center of Ban Ko Lipe school displayed Ecotourism such as snorkeling, features of landscape, climate, high/low tide, waxing/waning moon 2) Fishing such as fishing gear, methods of catching each type aquatic animals 3) Local products such as long tail boats produced from seashore screw pines. The platform development of SMT competency-based learning of students in the Lipe island area created the administrative collaboration of the community using SMT competency-based curriculum followed the sufficiency economy philosophy of Lipe island area for the career path of the youth to have ways of life through the sufficiency economy philosophy Satun Province. The evaluation of 127 curriculum users found that the SMT level was at the highest in every aspect 1) administration 2) premises 3) learning resources 4) network. Research, Practical & Social implications: This study examines the implementation of Sufficiency Economy Learning Centers (SELCs) in island schools in Satun Province, focusing on their impact on students' career readiness. The research uses a mixed-methods approach, combining qualitative and quantitative techniques. The findings can inform policy recommendations, guide professional development, and prompt curriculum revisions. The study also emphasizes community engagement, empowerment, and sustainable development, highlighting the importance of SELCs in promoting socio-economic resilience. Originality/Value: This study explores the implementation of Sufficiency Economy Learning Centers (SELCs) in island schools in Satun Province, focusing on their impact on career competency development. It provides context-specific insights, practical relevance, and theoretical advancements in education, sustainable development, and career development, bridging the gap between theory and practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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