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Enregistrement W4411662540 · doi:10.5430/wje.v15n2p121

Teachers’ Learning Empowerment for Applying to Enhancing the 21st-Century Characteristics

2025· article· en· W4411662540 sur OpenAlexvenueno aff
Wasupol Ma-uy, Phrakhrusutheejariyawattana Phrakhrusutheejariyawattana

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyEmpowermentPedagogyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined various perspectives on 21st-century teachers, focusing on their definitions, characteristics, roles, developmental guidelines, challenges encountered during growth, and assessment criteria. The primary objective was to create educational modules for online self-training programs that enhanced teachers' skills. The research was divided into two main projects: the first aimed to equip teachers with guidelines to become more effective in their roles, while the second concentrated on implementing the acquired knowledge in student education. Employing a 5-step Research and Development methodology, the final phase involved conducting experimental research using a one-group pretest-posttest design within a school setting. The sample included 10 teachers and 154 students in the experimental group. Findings indicated that the newly developed educational innovation, titled "Online Self-Training Program for Empowering Teachers to Put Their Learning into Action to Enhance the Characteristics of 21st-Century Teachers," successfully met the research hypotheses. Specifically, 1) Teachers in the experimental group achieved post-experiment test scores that met the 90/90 standard, significantly surpassing their pre-experiment scores, and 2) Teachers demonstrated improved evaluation results for students after the experiment. This program was deemed suitable for nationwide implementation across secondary schools under the Office of the Basic Education Commission.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeObservationnel
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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