Development for Teachers’ Learning to Enhance Prosocial Behavior for Students
Notice bibliographique
Résumé
The Research and development (R&D) methodology was employed in this research to create an educational innovation, called "Online Self–Training Program for Development for Teachers’ Learning to Enhance Prosocial Behavior for Students”, which was effective according to the specified criteria. This online self–training program consisted of two projects: 1) the development project for teachers’ learning, comprising six self-training modules for teacher development, and 2) the project for teachers applying learning outcomes to learner development, consisting of a self-training module used as a guideline for teachers. The results of the experimental research showed that the developed educational innovation was effective according to the research hypotheses. The results of the experimental research in the first project showed that the post-test scores of 13 teachers met the standard criteria of 90/90 and were significantly higher than their pre-test scores. The results of the experimental research in the second project also revealed that the post-test scores of 55 students who were the target group of the development were significantly higher than the pre-test scores. This indicates that the educational innovation, called "Online Self–Training Program for Development for Teachers' Learning to Enhance Prosocial Behavior for Students" has been confirmed in quality. Therefore, it can be disseminated and used to benefit both teachers and students who are the target population on a large scale.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».