Needs for the Development of Competency-Based Instruction of Small-Sized Secondary Schools’ Teachers Under The Office of Nakhon Ratchasima Secondary Education
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the needs and develop guidelines for improving competency-based instruction for teachers in small-sized secondary schools under the Office of Nakhon Ratchasima Secondary Education. The research gathered data from 216 teachers drawn by using a stratified random sampling method, the sample size was determined by Krejcie and Morgan’s table (1970). Data were collected through a five-level rating scale questionnaire with an Index of Item Objective Congruence (IOC) between 0.80 and 1.00 and a reliability score of 0.96. Statistical analysis methods included frequency, percentage, mean, standard deviation, t-test, and the Modified Priority Needs Index (PNIModified). The results revealed two significant areas of need: (1) improving teachers’ knowledge and skills in designing competency-based learning management and (2) enhancing their ability to implement competency-based instruction in classrooms. Based on these findings, three key development guidelines were recommended: (1) practical training workshops, (2) coaching and mentoring programs, and (3) collaborative lesson development through professional learning communities. The study highlighted the critical importance of competency-based instruction in equipping students with essential 21st-century skills. It underscored the need for structured teacher development programs, particularly in resource-limited educational settings.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».