Driving SMT Competency-Based Curriculum with Area Potential Integration in Thailand’s Education Sandbox
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the integration of a Science, Mathematics, and Technology (SMT) Competency-Based Curriculum (CBC) within Thailand’s Education Sandbox initiative, established under the 2019 Education Sandbox Act, to foster innovation, reduce inequalities, and decentralize education management. The research aims to adapt and expand the SMT CBC to align with local contexts, enhancing students’ 21st-century skills such as critical thinking, problem-solving, and digital literacy. A three-phase methodology was employed: monitoring curriculum implementation in prototype schools, expanding it to network schools, and developing a systemic framework for broader application. Key findings emphasize the roles of school leaders, teachers, and stakeholders in successful implementation. Visionary leadership, teacher training in competency-based methods, and community resource contributions were identified as essential. Collaborative workshops and knowledge-sharing activities across four provinces facilitated best practice dissemination and sustainable educational networks. Despite challenges like limited teacher readiness and resource constraints, the SMT CBC shows promise in improving educational quality and equity. It prepares students for real-world applications while fostering collaboration among schools and communities. The study highlights the importance of localized policies, stakeholder collaboration, and continuous evaluation, contributing valuable insights for advancing competency-based education in Thailand and globally.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».