Management Model for Internal Quality Assurance of Schools under Surat Thani Primary Educational Service Area Office
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to: (1) investigate the management and challenges of internal quality assurance (IQA) in basic education schools in Surat Thani Province, and (2) develop a school-size-specific IQA management model. The study was conducted in two phases. Phase 1 involved in-depth interviews with 115 IQA teachers from high-performing schools in the NYY school group. The data were analyzed using ATLAS.ti 8 and categorized by school size. Phase 2 consisted of three steps: model drafting, expert validation through purposive focus groups, and evaluation of the model’s usefulness, feasibility, appropriateness, and accuracy using a five-point Likert scale questionnaire. The instrument had content validity indices ranging from 0.60 to 1.00 and reliability coefficients of 0.905 for small-sized schools and 0.880 for medium-sized schools. The findings revealed that small schools faced limitations in physical aspects, including inadequate facilities and outdated learning resources, insufficient personnel with multiple responsibilities, and external support not aligned with school contexts. Medium schools demonstrated better readiness in facilities and personnel but still faced constraints in specialized teachers, budget limitations for modern learning resources, and inadequate external support. And The developed internal quality assurance management models were categorized by aspects: for small schools, EDCR Model (Physical), PASDE Model (Personnel), and RPNCR Model (External Support); for medium schools, DDAE Model (Physical), MACCRC Model (Personnel), and PNTLCM Model (External Support). The overall evaluation of the models in terms of utility, feasibility, appropriateness, and accuracy was rated at the highest level. The study suggests that these models provide practical and effective strategies for NYY schools to overcome limitations and enhance their quality to achieve YYY status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».