Development of School Network Management Guidelines to Enhance the Effectiveness of Vocational Training Programs in Technical Colleges Under the Office of the Vocational Education Commission
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to 1) examine the components and indicators of school network management used to improve vocational training programs in technical colleges under the Office of the Vocational Education Commission, 2) assess the current and desired conditions, and identify key management needs to support vocational training in these institutions, and 3) propose management guidelines for school networks to utilize in improving vocational training outcomes. The research was conducted in three phases: 1) synthesis of components and indicators of network management, 2) a survey to evaluate the current and desired conditions and identify priority needs, and 3) a formulation of management guidelines based on best practices. The sample comprised 370 educational administrators and teachers chosen using multi-stage sampling based on Krejcie and Morgan’s table. A questionnaire was used as the primary instrument, with reliability coefficients of 0.95 and 0.96 for the current and desired conditions, respectively. Data was analyzed using mean, percentage and standard deviation, and the Modified Priority Need Index (PNImodified). The findings revealed 50 indicators across five core components of school network management: planning, implementation, decision-making, benefit-sharing and monitoring and evaluation. While both current and desired conditions were rated satisfactory, decision-making and planning emerged as top priority areas. Finally, five management guidelines were proposed, each corresponding to the five components and supported by two strategic recommendations.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».