Components and Development Guideline of Active Citizenship for Secondary School Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Active citizenship is essential for promoting democratic values and social cohesion in educational settings. The purpose of this research were to investigate and analyze empirical data to propose effective guidelines for cultivating active citizenship among secondary school teachers under Thailand’s Office of the Basic Education Commission (OBEC). The study involved 475 secondary school teachers and educational personnel, selected through stratified random sampling based on the number of schools in each educational service area. Data were collected using a five-point rating scale questionnaire, which achieved a high reliability coefficient of .985, indicating excellent internal consistency. Data analysis involved content analysis and confirmatory component analysis. Results revealed that active citizenship among secondary school teachers consisted of five primary components, nineteen sub-components, and seventy-five indicators. The confirmatory analysis indicated strong alignment between the proposed model and empirical data, with all primary components showing statistically significant standardized weight coefficients (p < .05). The most influential components were participation (β = 1.00), social responsibility and empathy (β = .99), respect (β = .96), and initiative in problem-solving (β = .89). Additionally, the model exhibited high explanatory power, with coefficient of determination (R²) values ranging from .80 to 1.00. The research recommends seven practical strategies to foster active citizenship among teachers: 1) Instilling democratic values and a sense of public consciousness, 2) Promoting participation in public life, 3) Implementing integrated, learner-centered education, 4) Fostering global citizenship, 5) Enhancing teacher development and the educational system, and 6) Applying ethical principles and promoting lifelong learning. These strategies offer practical pathways for educational administrators and policymakers aiming to enhance teachers’ roles as active citizens.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».