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Enregistrement W4393312523 · doi:10.5539/ies.v17n2p80

A Model for Supervision Management to Improve the Education by Using the Area as Base in Digital Era under Primary Educational Service Area in the Northeastern Region

2024· article· en· W4393312523 sur OpenAlexvenueno aff
Warunee Teena, Sakdinaporn Nuntee, Chao Inyai

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Base (topology)Technology integrationService modelEducational technologyMathematics educationPedagogyComputer scienceSociologyPsychologyBusinessMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational reform in the modern era which the school administrators and all personnel in the school Must improve and develop themselves to keep up with changes in the era of globalization. By using the supervisory management model process to develop educational quality, these research objectives are to: 1) Study the problems and elements of supervision. Target group: 15 people 2) Create a supervisory model. By conducting in-depth interviews with 15 people involved. 3) Experiment with the supervision model with a sample group of 3 schools 4) Evaluate the use of the supervision model. By organizing a seminar with 15 experts and asking for opinions about its usefulness. Feasibility, appropriateness, and correctness of the format from 291 study supervisors. The instrument used was a questionnaire. Statistics were used to find the mean and standard deviation. It can be summarized as follows: 1) Problems in supervision include an insufficient number of supervisors. Study supervisors lack knowledge Lack of good supervision skills and no systematic planning. There are 5 important elements as follows: (1) objectives, (2) planning, (3) supervision, (4) monitoring and reflection, and (5) development and application. 2) Creating a model for supervision, including (1) objectives,(2) content of supervision, (3) process, (4) method, (5) supervisor and supervisor, (6) duration, (7) planning, (8) execution, (9) Evaluation (10) teamwork (11) network building (12) knowledge management (13) learning and quality development (14) building morale and (15) improving development. 3) The results of the trial use of the model had a reliability value of .80. Average comparison results in Knowledge before training and after training, tested with a t-test, and were found to be different. Statistically significant is at the .01 level. They were satisfied with the model. Overall, it is at the highest level (x̅ = 4.90, S.D. = 0.53) and the results of the overall evaluation of the use of the format are at the highest level (x̅ = 4.89) and overall satisfaction with the use of the format is at the highest level (x̅ = 4.63) 4) Model evaluation results are useful feasibility, suitability, and correctness. Overall, it is at the highest level (x̅ = 4.63, S.D. = 0.12).

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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