Multi-Institutional Collaboration in Human Resource Development at Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 3 Deli Serdang
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses improving the quality of education through multi-institutional collaboration with a case study at MIN 3 Deli Serdang. This study aims to analyze and describe HR management in this Islamic educational institution. This research uses a qualitative approach with a case study method. Data were collected through observation, documentation, and structured interviews. The results show that collaboration between madrasahs and the government, as well as the private sector and community, significantly improves the quality of education and human resource development (HRD). This collaboration improves teachers' professional competence and strengthens community trust in madrasahs. The study also highlights the critical role of madrasah principals in HR management, from procurement to educator development. Appropriate task placement and systematic coaching programs, such as regular meetings, training, seminars, and supervision, support the improvement of teachers' professionalism. The madrasah principal also motivates and facilitates teachers' career development and improves their welfare, especially for honorary teachers. This research provides recommendations for Islamic education institutions to strengthen multi-agency collaboration in human resource development. Effective collaboration can create a conducive environment for the growth and capacity development of educators and learners, improve the quality of teaching and learning, and increase the nation's competitiveness at the global 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».