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Enregistrement W1609222199

Distributed Leadership as a Factor in and Outcome of Teacher Action Learning, 12(4)

2008· article· en· W1609222199 sur OpenAlexfundno aff
Stephen Dinham, Peter Aubusson, Laurie Brady

Notice bibliographique

RevueUTS ePRESS (University of Technology Sydney) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Education and TrainingNSW Department of EducationNSW Department of Education and TrainingUniversity of Calgary
Mots-clésPsychologyDistributed leadershipFactor (programming language)Outcome (game theory)Shared leadershipInstructional leadershipAction learningPedagogyEducational leadershipTeacher leadershipAction researchMathematics educationSocial psychologyLeadership styleSociologyCooperative learningTeaching methodComputer scienceMicroeconomicsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports an evaluation of Quality Teaching Action Learning (QTAL) projects conducted at New South Wales (NSW), Australia public (state) primary and secondary schools and explores how distributed leadership facilitated and was an outcome of the QTAL projects.The evaluation encompassed all 50 projects at 82 NSW public schools, and nine of these schools were selected and visited for case study by members of the evaluation team. Data were provided through individual project progress reports, journals, interviews and case studies. Schools used funding provided under the Australian Government Quality Teaching Program to release teams of teachers to undertake approved Quality Teaching Action Learning Projects using the NSW model of pedagogy as a framework. Projects were broadly successful in achieving their aims and distributed leadership and teacher learning were important factors in project planning, implementation, and success. Projects resulted in enhanced distributed leadership and leadership capacity in the schools and provided a foundation for further professional learning and change. Conditions facilitating and hindering action learning, distributed leadership, and educational change are highlighted. Copyright 2008 by the INTERNATIONAL ELECTRONIC JOURNAL FOR LEADERSHIP IN LEARNING.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,139 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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