"I want to enable teachers in their change": Exploring the Role of a Superintendent on Science Curriculum Delivery
Notice bibliographique
Résumé
This research inquiry explored the factors influencing successful science program delivery among early- and middle-years schools within a rural school division in central Canada. The study is framed by the author’s personal inquiry into how psycho-social factors at the classroom, school and school division level influence science program delivery. In line with case study methodology, the inquiry uses a variety of qualitative and quantitative methods and data sources to identify the contributors at the classroom, school and divisional level to science delivery. A validated science program delivery evaluation tool, the Science Curriculum Implementation Questionnaire (SCIQ), is used as the foundation for the quantitative data collection and ensuing teacher, administration and science education community discussions. Bronfenbrenner’s bio-ecological model and Rutter’s views on resiliency are used as a framework for interpreting the data collected and understanding the factors supporting successful science delivery. Participants identify a variety of personal attribute and environmental factors and the interplay between these factors as supportive factors contributing to effective science delivery at the classroom, school and divisional level. Implications of this inquiry are discussed, especially within the context of the role of the superintendent in influencing curriculum delivery. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».