Needs Assessment of Participatory School Management for Academic Effectiveness in Provincial Administrative Organization Schools: A Study of Northeast Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the needs assessment and development guidelines for participatory school management to enhance academic effectiveness in Provincial Administrative Organization (PAO) schools across Northeast Thailand. The study employed a mixed-methods design conducted in two phases. The first phase involved document synthesis and survey analysis of 383 participants (275 administrators/teachers and 108 school board members) selected through stratified random sampling from 216 PAO schools. The second phase comprised qualitative interviews with five educational experts chosen through purposive sampling. Research instruments included semi-structured interviews, 5-point rating scale questionnaires (reliability coefficients: 0.942–0.980), and guideline evaluation forms. The findings revealed a framework of six components with 17 indicators. Current practices demonstrated high implementation levels (x̄ = 3.16–3.19) across all components, with decision-making and trust-building rating highest (x̄ = 3.19). Desired states achieved highest ratings (x̄ = 4.61–4.64) across all dimensions. Priority needs analysis (PNIModified) identified vision setting as the most critical development area (PNI = 0.459), followed by implementation (PNI = 0.456) and decision-making/trust-building (PNI = 0.455). Based on these findings, development guidelines encompassing six strategic approaches were formulated and validated by nine expert evaluators, receiving highest-level validation ratings (x̄ = 4.97–4.99). The guidelines particularly emphasized systematic stakeholder engagement and collaborative leadership practices, providing PAO schools with concrete strategies for enhancing participatory management effectiveness and academic outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».