A Model for the Development of English for Communication Management at the Primary Level of Private Schools
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to: 1) investigate the current situation, desirable conditions, and essential needs for managing English language learning for communication, 2) develop a model for managing English language learning for communication, 3) study the outcomes of using the model for managing English language learning for communication, and 4) evaluate the model for managing English language learning for communication at the primary level of private schools. The research is divided into 4 phases: Phase 1: Investigating the current situation, desirable conditions, and essential needs through a multi-stage random sampling of 174 individuals. Phase 2: Developing a model for managing English language learning for communication, verified by 9 qualified experts. Phase 3: Examining the outcomes of using the model for managing English language learning for communication with a target group of 14 individuals, including school administrators, academic department heads, and English language teachers in private schools. Phase 4: Studying the results of implementing the model for developing English language learning management for communication at the primary level of private schools. The research tools utilized consisted of questionnaires, assessments, in-depth interviews, and tests. The applicable statistics included mean, standard deviation, and analysis of necessary requirements (PNImodified). The research findings indicated that the current overall situation is at the highest level, while the desired situation is also at the highest level. Regarding the level of necessity, it ranked from high to low as follows: English language learning management for communication and education quality in English language learning management for communication. The model comprised six components, namely: 1) Principles, 2) Objectives, 3) Curriculum Content, 4) FSDLP Process Components, 5) Measurement and Evaluation, and 6) Conditions for Model Implementation. The development outcomes of English language learning management for communication were at the highest level overall. The evaluation results of the model indicated its suitability, feasibility, and usefulness. The overall satisfaction of the stakeholders with the model was also at the highest level.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».