Notice bibliographique
Résumé
If changes that make a difference to Aboriginal learners are to be effected in public schools, then transformational change is required (Menzies, Archibald, & Smith, 2004). How is transformational change best achieved? In this article, I argue, based on a recently completed study (McGregor, 2013) that teacher learning—particularly among non-Aboriginal teachers—is critical to effecting transformation in how teachers think about Aboriginal learners as well as how they plan and deliver fully inclusive learning opportunities. After outlining a theoretical framework for transformation focused on networked, inquiry-based learning and culturally inclusive practices, I explore how one particular teacher-learning network—the Aboriginal Enhancement Schools Network (AESN) in British Columbia, Canada, offers a powerful example of how teacher learning networks can enable deep and transformational change among participating teachers and leaders. I provide exemplary stories of transformation to illustrate the power of this model to effect changes in teacher beliefs and mindsets about Aboriginal learners and culturally inclusive practices. Following this, I identify several key enabling features of the AESN, including socially just, distributed forms of leadership, relational accountability (Wilson, 2008), and affiliative, catalytic models of implementation, a focus on “new, strong and wise ways” (Halbert & Kaser, 2012, p.11) of learning, and provincial and district resources that support network learning activity. The conclusion highlights implications of this study for school jurisdictions and policy makers. Keywords: networked teacher learning; transformational change; socially just leadership
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,011 | 0,054 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».