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Enregistrement W4401864974 · doi:10.70287/epistemic.v2i2.184

Peran Kepemimpinan Inovatif Kepala Sekolah dalam Meningkatkan Kualitas Pendidikan Sekolah Dasar

2023· article· en· W4401864974 sur OpenAlexaff
Syarif Hidayat, Didim Dimyati

Notice bibliographique

RevueJurnal Epistemic. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research adopts a qualitative approach, which is a research method that aims to observe research objects naturally and directly. In the context of this research, researchers act as the main instrument in collecting data and information related to the research object being investigated. The location of this research is SD Al-falah Cicalengka Bandung. The address is Jl. Captain Sangun No. 6 Rt. 01 Rw. 03, Tenjolaya, District. Cicalengka, Kab. Bandung Province West Java. The research instruments applied in this research are interviews and observations to find data and facts related to the role of innovative school principal leadership in improving the quality of education. At this stage, the principal of SD Al-Falah Cicalengka Bandung carries out several things, including: (1) Holding a meeting with all elements of the teaching staff at the school to formulate and determine the school's annual program which will be implemented at the beginning of the learning year. (2) Formulate all forms of facility needs required by the school based on each time period. (3) Holding a meeting at the beginning of the year regarding the implementation of the learning curriculum. In accordance with the statement of Bapa Syarif Hidayat, S.Pd.I as Principal of SD Al-falah Cicalengka Bandung "In terms of planning at school, I involve teachers in deliberations at the beginning of the year to discuss the school program for the next year."

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,292 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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