The Leaders of Digital Education Transformation
Notice bibliographique
Résumé
The educational reform in Thailand is currently in the era of Education 4.0. From the perspective of the concept of modern educators, this completely stimulates the role of educators and practitioners. With the rapid adaptation to the digital age, this is a new education dimension that requires application process. Digital technology contributes to a rapid transition due to the spread of the COVID-19 pandemic, it leads to the immediate adaptation to all sectors to accommodate the circumstances. From the past, it is not only education that has had to adapt rapidly. Undeniably, technology serves as a key of development, not only advancing science, engineering, and industry by creating tools and conveniences but also by enhancing human potential and improving the quality of life. Therefore, educational development is extremely important to ensure that educators possess the knowledge, awareness, and ability to lead in the rapid advancement of technology. The challenge of being a leader in educational transformation in the digital age is that adapting to various technologies is something that must be carefully considered how it should be approached and in which direction. Additionally, it is crucial to understand what knowledge is necessary for effective adaptation. Most importantly, the approach to being a leader in digital educational transformation requires a deep understanding of what must be done. This issue should be given significant attention because the key to successful transformation lies with the leader. If the leader is not one who drives change, the transition to the modern era will not happen. Therefore, the competencies required for being a leader in Digital Transformation encompass several important aspects. In other professional fields, Digital Literacy, Digital Readiness, Digital Culture, Digital Mindset in particular, Digital Leadership who need cooperation, communication, help and mutual support in the organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».