Challenges and Solutions in School Management in Binduriang Sub-District: A Descriptive Qualitative Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the management of education in a crime-prone area, specifically through a case study in the Binduriang district of Rejang Lebang district of Bengkulu province, Indonesia. This area is known for its high crime rates, which are especially associated with drugs, gambling, theft, and robbery. The study used a descriptive qualitative approach, collecting data through semi-structured interviews and open-ended questionnaires from nine school principals and 10 teachers in the Binduriang subregion. The data analysis used thematic analysis, which included transcription, manual and NVivo coding, categorization, and subject identification to ensure strict pattern recognition and reliable findings. The results show that the main challenges in managing Binduriang education include limited human resources, insufficient financial resources, and a lack of community participation and educational awareness. The study also highlights a number of solutions implemented, such as improving teachers' skills through workshops, and collaborating with security forces and other stakeholders. In addition, the study proposes practical plans to improve the quality of education, including the formation of a strong management team. It also aims to contribute to the understanding and resolution of educational management problems in crime-prone areas, and can serve as a model for other regions facing similar challenges.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».