Strategies to Manage Vocational Education to Excellence
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to develop strategies to manage vocational education to excellence using the Research and Development (R&D) methodology. The study included two phases. Phase 1 involved analyzing fundamental data and needs for vocational education management. The sample was 206 school directors from eight types of vocational institutions under the Office of the Vocational Education Commission. The researchers determined the sample using Taro Yamane’s formula (stratified random sampling) and interviews with experts from three selected model vocational institutions. Phase 2 involved creating strategies through discussions with experts from nine higher education and vocational institutions. Data analysis included percentages, means, standard deviations, and the modified Priority Needs Index (PNImodified). Results showed that the current status of basic data was at a high level overall, while the expected status was at the highest level, with a PNImodified of 0.179. The strategies for vocational education management towards excellence included: 1) Enhancing professional management efficiency; 2) Developing competency-based curriculum quality to international standards; 3) Improving teaching and learning quality; 4) Developing teacher and staff quality to specialized expertise; 5) Building comprehensive human resource development networks; and 6) Enhancing graduate quality to high-competency human resources. The evaluation of these strategies indicated that they were highly appropriate and feasible.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».