Analyzing Educational Policies: A Learning Design Perspective
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this article we describe and illustrate an analytical perspective in which educational policies are viewed as designs for supporting learning. From the learning design perspective, a policy comprises 3 components that we term the what, how, and why of policy: the goals for the learning of members of the group targeted by the policy, the supports for their learning, and an often implicit rationale for why these supports might be effective. We unpack the how of policy by describing 4 types of support for learning: new positions, learning events, new organizational routines, and new tools. Based on our discussion of the rationale for each type of support we conjecture that policies that are effective in supporting consequential professional learning will involve some combination of new positions that provide expert guidance, ongoing intentional learning events in which tools are used to bridge to practice, carefully designed organizational routines carried out with a more knowledgeable other, and the use of new tools whose incorporation into practice is supported. We present an analysis of a policy that was central to an urban district's efforts to support middle school mathematics teachers' development of ambitious instructional practices. The data that we analyzed included audio-recorded interviews conducted with teachers, mathematics coaches, school leaders, and district leaders. The sample analysis illustrates that the learning design perspective is useful both when designing policies and when revising policies after implementation to make them more effective.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle