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Enregistrement W4417416797 · doi:10.5539/jel.v15n3p72

Scientific Mindset Development in the Digital Age: Components and Indicators for Secondary School Teacher Programs Under Thailand’s Office of the Basic Education Commission

2025· article· W4417416797 sur OpenAlex
Kanjana Kuasit, Tharinthorn Namwan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésComponent (thermodynamics)MindsetCuriosityCommissionRationalityBasic educationCritical thinkingEducational research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the components and indicators of scientific mind among secondary school teachers in the digital era under the Office of the Basic Education Commission. The research methodology employed document research to examine principles, concepts, and theories from relevant documents, textbooks, and research studies both domestically and internationally. Data were collected, analyzed, and synthesized to identify the components and indicators of scientific mind among secondary school teachers. The research instruments included document recording forms and assessment forms for evaluating the appropriateness of components and indicators, which were validated by nine experts. The findings revealed that: 1) The scientific mind of secondary school teachers under the Office of the Basic Education Commission consists of six components: (1) open-mindedness, (2) curiosity, (3) thoroughness, (4) rationality, (5) critical thinking, and (6) perseverance. Overall, each component was rated at the highest level of appropriateness; 2) The component and indicators of open-mindedness were rated at the highest level of appropriateness; 3) The component and indicators of curiosity were rated at the highest level of appropriateness; 4) The component and indicators of thoroughness were rated at the highest level of appropriateness; 5) The component and indicators of rationality were rated at the highest level of appropriateness; 6) The component and indicators of critical thinking were rated at the highest level of appropriateness; 7) The component and indicators of perseverance were rated at the highest level of appropriateness. Analysis of priority needs identified thoroughness, critical thinking, and rationality as the components requiring most urgent development in the current educational context. The findings provide a framework for enhancing scientific mindset development programs that address the challenges of science education in digital learning environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle