Providing an Optimal Model for the Elementary Teacher Education System at Farhangian University in Iran, Based on the Experience of Japan, Canada, and Australia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The main objective of this research is to adapt appropriate models from Japan, Canada, and Australia, aligned with the culture and education system of Iran, for developing students in the teacher education programs in Iran. Methods: The research approach is mixed-methods (qualitative-quantitative), with an applied purpose, utilizing George Brady's deductive research model. Data analysis was conducted using confirmatory factor analysis (CFA) through the Smart PLS software. This study employs the four stages of description, interpretation, proximity, and comparison in George Brady's model to examine and compare the main elements of the curriculum (objectives, content, teaching-learning strategies, materials and resources [human and equipment], teaching-learning opportunities, learning environment conditions, and evaluation) in the selected countries to improve Iran's curriculum. Subsequently, after achieving a consensus score, a framework for the curriculum was proposed. Findings: The most important findings indicate that improving the quality of the teacher education system is the main goal, and lifelong learning is the specific objective of this system in the studied countries. Additionally, based on the strategic model for Iran's teacher education system, and considering the performance of leading countries and the findings from interviews using the Delphi method and model fitting, it can be concluded that teaching-learning opportunities, with a factor loading of 4.578, had the greatest influence on the curriculum, while content, with a factor loading of 2.788, had the least impact. Other components—materials and resources (human and equipment), learning environment conditions, teaching-learning strategies, evaluation, and objectives—ranked second to fifth, with factor loadings of 4.060, 3.059, 3.288, 2.801, 2.788, and 2.469, respectively. Conclusion: Startups that prioritize fostering an innovative and collaborative culture, adopt inclusive leadership, and leverage both employee-driven and data-driven innovation are better positioned for long-term success. External support through incubators and accelerators provides valuable resources and networks that further contribute to the scaling and sustainability of startups. This study highlights the importance of organizational culture, leadership, and innovation as central components in the entrepreneurial ecosystem, offering practical insights for startup founders and managers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».