Teaching Competency Development Model of Instructor in Bachelor of Technology Degree in Automotive Technology Program for Institute of Vocational Education
Notice bibliographique
Résumé
Providing higher education is crucial for the development of human resources. This research aims to develop a model for developing teaching competencies of teachers in the Bachelor of Technology Program in the Automotive Technology Department, Institute Vocational Education. Research and Development was divided into 3 phases: Phase 1 to study the conditions, problems, and approaches to developing teaching competence of teachers, using in-depth interviews with 10 teachers and 5 Experts. Phase 2 develop a model for developing teaching competence of teachers, using group discussions with 10 experts; and finally, Phase 3 to study the effectiveness of the Teaching Competency Development Model. A model for developing teaching was the development of the 4K4C+KCV Competency Development Model for teachers in the Automotive Technology program at vocational institutes. This model includes three basic components (KCV): Knowledge, Competencies, and Values, while the process of developing teaching competency comprises four steps (4K4C): 1. Know with understanding - Create knowledge by yourself, 2. Know in detail - Create cooperation, 3. Know with expertise - Create coordination, 4. Know to advise - Create work and leadership roles. The quality of the teaching competency development model it found high level. The overall quality of the teaching competency development model for teachers in the Bachelor of Technology Program in Automotive Technology at the Institute Vocational Education is at a high level.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».