Development and Validation of an Integrated Supervision System for Excellence in Vocational English Language Teaching in Thailand: A Systematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the development and validation of an integrated supervision system for English language teaching in Thai vocational education. Using a mixed-methods sequential design, the research collected quantitative data from 353 education professionals across vocational colleges and gathered qualitative validation from nine expert panelists. The study validated six core supervision components with 33 specific indicators organized across five operational dimensions: planning, implementation, data management, knowledge management, and evaluation. Analysis revealed significant gaps between current implementation levels ( = 4.02) and desired standards ( = 4.49). Expert validation confirmed high suitability of the integrated framework ( = 4.90), with improvement planning and collaborative evaluation receiving the highest validation scores ( = 4.94). Knowledge sharing meetings demonstrated the strongest current implementation ( = 4.10), while integrated data analytics showed the greatest need for enhancement ( = 3.39). Priority needs analysis identified critical development requirements in improvement planning and integrated data analytics (both PNI = 0.125), followed by collaborative planning (PNI = 0.123). Based on these findings, the study develops comprehensive guidelines for enhancing supervision practices, focusing on systematic integration of components, data-driven decision-making, and professional development support. This evidence-based framework provides practical guidance for improving vocational English language education in Thai educational contexts.
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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 | 0,199 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».