Teacher-Driven Professional Learning as a Vehicle for Teacher Leadership: A Qualitative Study of Participant Leadership roles in Ontario’s Teacher Learning and Leadership Program
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 20 years, a host of formalized teacher leadership programs have emerged in response to numerous calls for the re-culturing (Fullan, 2001) and re-professionalization (Hargreaves, 2000) of teaching. That being said, very little research has explored the manner in which such programs have facilitated real change in the leadership capacity of teachers. As such, the purpose of this study was to explore the nature and sustainability of leadership roles experienced by three participants in the Teacher Learning and Leadership Program (TLLP), a one-year program in Ontario, Canada, where teachers ‘take the lead’ in developing context specific professional learning opportunities with the aim of impacting both student and teacher learning. Results indicate that the TLLP provided participants with an avenue for the development and enactment of various teacher leadership opportunities both in and beyond their own school. However, extending that leadership beyond the timeframe of their TLLP projects proved to be a difficult endeavour. Understanding the impact of cultural norms, top-down hierarchies, and historical views of the teacher as implementer on the sustainability of teacher leadership is of particular relevance to planning committees who organize and develop such programs as well as progressive school boards who are genuinely interested in promoting authentic change in school leadership development.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».