Development of an Information System for Personnel Management in Schools under the Surat Thani Primary Educational Service Area Office
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to develop and evaluate an Information System for Personnel Management (ISPM) tailored for schools under the Surat Thani Primary Educational Service Area Office. Employing a research and development (R&D) methodology, the study was conducted in three phases: (1) a needs analysis through in-depth interviews with 12 school administrators to identify problems and system requirements; (2) system development using the System Development Life Cycle (SDLC) model, followed by expert validation from seven IT professionals; and (3) implementation and effectiveness evaluation with 17 school personnel over a one-month trial. Results from Phase 1 indicated fragmented and inefficient practices, with most schools relying on manual or semi-digital tools. In Phase 2, the developed system was rated highly appropriate across dimensions such as data security (M = 4.95, SD = 0.53) and usability (M = 4.83, SD = 0.38). Phase 3 findings confirmed the system’s effectiveness, with an overall satisfaction rating of M = 4.82 (SD = 0.37). The study contributes to the field by offering a full-cycle model of ISPM development grounded in actual school needs and validated through expert and end-user feedback. Limitations include the restricted trial scope and short duration, suggesting the need for future research on scalability and long-term use. The system provides a practical solution for enhancing personnel data management in Thai schools and potentially across broader educational contexts.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».