Confirmatory Factors Analysis of School Administrators’ Digital Era Leadership in the East Coast Southern sub - region of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to study the components of digital age leadership of secondary school administrators in the southern Gulf of Thailand provinces. The sample consisted of 300 administrators of secondary schools in the southern Gulf of Thailand provinces. The sample group used a proportionate stratified sampling method. The research tools were semi-structured interviews and questionnaires on digital age leadership of secondary school administrators in the southern Gulf of Thailand provinces. The statistics used for data analysis was confirmatory factor analysis (CFA). The research results found that the components of digital leadership of secondary school administrators in the southern provinces of the Gulf of Thailand consisted of six components, including: 1) technological competence (four indicators), 2) vision (three indicators), 3) digital organizational culture (three indicators), 4) teamwork (six indicators), 5) innovation (four indicators), and 6) personnel development (three indicators). When examining the consistency of the model by considering the value of Chi-square/df = 2.290, GFI = 0.916 RMSEA = 0.066, RMR = 0.014, CFI = 0.974, it showed that the model of digital leadership components is consistent with the empirical data.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».