The Quality Management of Teaching Among Instructors in Vocational Institutions in Guilin, Guangxi, People’s Republic of China
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to examine the current state, desired state, and essential needs regarding teaching quality management among instructors in vocational institutions. The research sample consisted of 335 instructors from educational institutions in Guilin, Guangxi, People’s Republic of China. The sample size was determined using Krejcie and Morgan’s table, and participants were selected through proportional stratified random sampling. The data collection instrument was a questionnaire, validated with Item-Objective Congruence (IOC) values ranging from 0.67 to 1.00. The discrimination indices for current conditions ranged from 0.386 to 0.838, while those for desired conditions ranged from 0.495 to 0.872. Reliability coefficients for current and desired conditions were 0.974 and 0.975, respectively. Data analysis employed frequency, percentage, mean, and standard deviation. Additionally, a needs assessment was conducted using the Priority Needs Index (PNI Modified). The findings revealed that (1) the current state of teaching quality management among instructors in vocational institutions in Guilin was moderate, whereas the desired state was at the highest level, and (2) the priority ranking of essential needs for teaching quality management, from highest to lowest, was instructor team development, teaching resource management, and teaching quality control.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».