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Enregistrement W4410774115 · doi:10.5539/ies.v18n3p91

The Development of a Program to Enhance Learning and Classroom Management Skills for Teachers in Secondary Schools Using a School-Based Approach

2025· article· en· W4410774115 sur OpenAlexvenueno aff
Suchart Homjan, Wanida Homjan, Amorntheap Wandee

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThailand Science Research and Innovation
Mots-clésMathematics educationPsychologyMastery learningPedagogyFaculty developmentTeaching methodMedical educationProfessional development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed to study the current state and needs, develop a program, and evaluate the effectiveness of a program designed to enhance learning management and classroom management skills for secondary school teachers using a school-based approach. The research was divided into three phases: 1) studying the current state and needs, 2) developing the program, and 3) evaluating the program’s effectiveness. The sample consisted of secondary school teachers, experts, and teachers from Romburipittayakhom Ratchamangkhalapisek School. Research instruments included questionnaires, interviews, and tests, and the data were analyzed using basic statistics and t-tests. The research findings revealed that: 1) the current state of learning management was at a moderate level, while classroom management was at a high level, with the desired state for both aspects being at the highest level; 2) the developed program consisted of five components: principles, objectives, content, development methods, and evaluation, with suitability and feasibility rated at the highest level; and 3) the program’s effectiveness showed that teachers had significantly higher knowledge and understanding after the development at the .05 level, exhibited high levels of behavior according to the program, and showed the highest level of satisfaction with the program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,407 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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