The Learning Leadership of School Administrators to Enhance the Quality of Education in Ubon Ratchathani Primary Educational Service Area Office 3
Notice bibliographique
Résumé
This research examined learning leadership among school administrators for educational quality development in Ubon Ratchathani Primary Educational Service Area Office 3. The study aimed to: 1) assess learning leadership levels, 2) compare levels by position, work experience, and school size, and 3) identify development approaches. The sample included 323 administrators and teachers, with 6 participants selected for qualitative interviews through purposive sampling. A 5-point Likert scale questionnaire (reliability = .97) and structured interviews were used. Data analysis employed descriptive statistics, t-tests, F-tests, and Scheffe’s post-hoc tests. Findings indicated the learning leadership was at a high level overall. Significant differences (p < .01) were found across position, experience, and school size. Five development approaches were identified: 1) Team Learning—establishing shared objectives and promoting collaborative communication through technology; 2) Technology Utilization—developing technological skills and integrating technology in administration and learning management; 3) Creativity—fostering creative environments and supporting innovative teaching methods; 4) Learning-Conducive Environment—implementing participatory management, allocating resources, and developing safe learning spaces; and 5) Learning Innovation Development—promoting innovation application in learning processes and educational administration to enhance quality.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».