Management Strategy for Developing Students’ Morals in Small-Sized Primary Schools in the Northeast of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to propose a management strategy for developing students’ morals in small-sized primary schools in northeast Thailand. The study used a research and development approach carried out in four phases: Phase 1 examined the current conditions, desired conditions, necessary requirements, and management approaches for small-sized primary schools in northeastern Thailand. The sample included 357 school administrators, acting school directors, and teachers, selected through semi-structured interviews. Phase 2 involved developing a management strategy to improve students’ morals in small-sized primary schools. The target group consisted of nine experts from higher education institutions and specialists in educational management and administration, chosen through purposive sampling. Phase 3 assessed the implementation of the management strategy designed to develop students’ morals in small-sized primary schools. The target group included one small-sized primary school under the Primary Educational Service Area Office, Ubon Ratchathani Zone 2, selected through purposive sampling. Phase 4 evaluated the management strategy for developing students’ morals in small-sized primary schools in northeast Thailand. The target group consisted of 21 experts and stakeholders, selected through purposive sampling. The research tools included questionnaires and strategy evaluation forms. The statistical methods used were percentages, means, standard deviations, and content analysis. The findings identified five key components of the management strategies for developing students’ morals in small-sized primary schools: 1) Vision, 2) Mission, 3) Objectives, 4) Strategies, and 5) Key Performance Indicators (KPIs). The primary strategies to promote students’ moral character in small-sized primary schools were: 1) Transformational educational management to enhance efficiency, 2) Promotion of moral-focused learning management, 3) Improving student quality through moral and ethical development for the 21st century, 4) Professional development for teachers, and 5) Building collaborative networks with stakeholders. The strategy evaluation indicated high levels of appropriateness, feasibility, and usefulness.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».