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Enregistrement W4400591788 · doi:10.59024/simpati.v1i3.224

Penerapan Pendampingan Dalam Meningkatkan Kompetensi Supervisi Akademik Kepala SMA Binaan di Wilayah Kabupaten Nias Barat

2023· article· en· W4400591788 sur OpenAlexaff
Gloriantina Laoli

Notice bibliographique

RevueSIMPATI · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestrySMA*GeologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is motivated by the lack of school principals’ competency to carry out academic supervision. This study aims to improve the ability of school principals' academic supervision, especially in planning, implementing, evaluating and following up on academic supervision. The research was conducted in 7 (seven) assisted high schools in West Nias Regency. The research subjects were 7 school principals. The research was conducted using the School Action Research (PTS) method for 2 cycles. Actions taken to improve the supervisory competence of school principals are mentoring activities from school supervisors. The results showed that in cycle I there was an increase in the competency of school principals' academic supervision after mentoring by 57.14%, and in cycle II the ability of school principals increased to 100%. The conclusion from this study is that the assistance provided by school supervisors can improve the competency of school principals to carry out academic supervision. Therefore, it is hoped that school supervisors will always provide assistance to school principals on an ongoing basis, so that it has a positive impact on improving teacher performance and student learning outcomes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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