Professional Capital as Accountability
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to clarify and spells out the responsibilities of policy makers to create the conditions for an effective accountability system that produces substantial improvements in student learning, strengthens the teaching profession, and provides transparency of results to the public. The authors point out that U.S. policy makers will need to make a major shift from a heavy reliance on external accountability and superficial structural solutions (e.g., professional standards of practice) to investing in and building the professional capital of all teachers and leaders throughout the system. The article draws key lessons from highly effective school systems in the United States and internationally to argue that the priority for policy makers should be to lead with creating the conditions for internal accountability, that is, the collective responsibility within the teaching profession for the continuous improvement and success of all students. This approach is based on the development and circulation of professional capital that consists of three components: individual human capital, social capital (where teachers learn from each other), and decisional capital (developing judgment and expertise over time). In this new professional accountability model, the external accountability that reassures the public that the system is performing in line with societal expectations continues to be an important role of educational systems, but it is nurtured and sustained by the development of strong internal accountability.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».