Development of a Model for Enhancing Action Research (PAOR) Competency of Lead Research Teachers for the Deaf in Thailand through a Mentoring System
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop a mentoring-based model for enhancing the action research (PAOR) competency of lead research teachers for the deaf in Thailand. The study employed a research and development (R&D) approach, consisting of four phases. Phase 1: Situation Analysis involved assessing the current research competency of 66 teachers at Chaiyaphum School for the Deaf through knowledge tests and self-assessment surveys. Phase 2: Model Drafting and Evaluation included a focus group discussion with seven experts in special education, deaf education, and research to develop and refine the model. Phase 3: Model Implementation was conducted with nine lead research teachers, who participated in 13 structured mentoring activities, including training sessions, research proposal development, and data collection. Phase 4: Post-Implementation Evaluation assessed the effectiveness of the model using pretest and post-tests, self-assessment surveys, and expert evaluation. The findings indicated that teachers initially lacked PAOR competency in terms of knowledge, skills, and research characteristics, highlighting the complexity of action research. After implementing the mentoring system, teachers demonstrated improvements in all areas. The model was rated at a high to very high level for usefulness, feasibility, appropriateness, and accuracy.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».