How British Columbia school district superintendents manage data
Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia Ministry of Education has been collecting demographic and academic performance information on every student in grades Kindergarten-12 since 1992. The amount of data held by the Ministry and now available for use is considerable: between 50 and 500 data elements have been collected from each of more than 500,000 students annually for the last 15 years. Most school districts also collect additional data on the performance of their students. School District Superintendents, as senior educational leaders in each school district, play vital roles in connecting data use to student learning and achievement. However, the patterns and strategies they employ to manage data use are largely unknown: consequently, the central research question of this dissertation is how British Columbia Superintendents manage data use in their districts. The study uses a Grounded Theory method to pursue this question. Twenty-two British Columbia Superintendents participated in interviews that each lasted between one and two hours. The resulting transcripts were analysed intensively to determine the underlying patterns and core variables at play. Eventually the following theory emerged: British Columbia School Districts improve their capacity to create and use data-based knowledge by combining staff engagement with structural support in such a way that the school district advances along a trajectory of increased data use in a series of five developmental phases. The theory offers a model that enables assessment of how far a school district has come and what possibilities there may be for further development of data-based knowledge. The model also provides Superintendents with an understanding of the actions that are critical for continuous improvement in the capacity of the district to use data effectively. The study suggests that the British Columbia Ministry of Education should provide overall leadership to develop organizational intelligence in the education system by modelling data-based knowledge use, building trust, working with districts to supply the necessary technology and data, and supporting processes that turn data into knowledge.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».