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Enregistrement W4394735162 · doi:10.5539/jel.v13n3p154

Need Assessment of Education Management According to Sub-District Non-Formal and Informal Education Centre Standards for Excellence

2024· article· en· W4394735162 sur OpenAlexvenueno aff
Sanit Arsathong, Suwat Julsuwan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Curriculum and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceScale (ratio)SociologyPsychologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to study the Current Conditions, Desirable Conditions, and Necessary Needs of Educational Management according to standards for Excellence of Sub – District Non – Formal and Informal Education Centre. And to study educational management guidelines according to the Sub – District Non – Formal and Informal Education Centre Standards for Excellence. There were two steps: Step 1: Study the Current Conditions, Desirable Conditions, and Needs of educational management standards of Sub – District Non – Formal and Informal Education Centre Standards for Excellence. The sample consisted of 40 school administrators and 328 of the heads of Sub – District Non – Formal and Informal Education Centre, a total of 368 attended in the academic year 2022 using Multi-stage Random Sampling. Step 2: Study the standard educational management guidelines. The informants are qualified by studying best practices from five Models of Sub – District Non – Formal and Informal Education Centres, two persons, totaling ten people, by specific sampling. The research instruments: 1) The Current Conditions and Desirable Conditions Questionnaire following educational management according to standards for Excellence of Sub–District Non–Formal and Informal Education Centre, a 5-level rating scale. 2) Semi-structured interview 3) The Educational Management Approach Assessment Form is a 5-level estimation scale with statistics used to analyze the data, including mean, standard deviation, priority sorting of PNImodified data, and content analysis. The results showed that 1) the current condition as a whole and in terms of study is at a high level; Overall desirable conditions are at the highest level. One aspect is at the highest level: six are at the highest level. Considering the necessary needs, it found that the needs of educational management according to the standards. There is a need to develop all seven areas as follows Organizational Leadership, Strategic Planning, Learner and Stakeholder Focus, Knowledge Analysis and Management Measurement, Processing Management, and Personnel Focus. 2) the suggestions were seven aspects and 135 approaches as follows Workshops, Learning from other people, Brainstorming, Operating Integration, Mentoring, and Learning from successful organizations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,394 · 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
Publié2024
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