How Schools Define Success: The Influence of Local Contexts on the Meaning of Success in Three Schools in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Creating successful schools is a priority for governments, district officials, administrators, teachers and parents around the world, but just what does ‘school success’ mean? Grounded in theories of collective sense-making and learning, this article presents how school success is defined in three schools in Ontario, Canada, and draws on Ball, Maguire and Braun’s theory of policy enactment to explain similarities and differences between the schools’ definitions. A comparative case study of three elementary schools in the same neighbourhood finds that students’ happiness and academic learning (rather than achievement on standardized tests) are common aspects of each school’s multifaceted definition of success. Each school also has unique elements in its definition that can be attributed to differences in the schools’ situated, material, and professional contexts. In addition to local influences, class-based deficit ideology and professional discourses in their external contexts impact the schools’ definitions of success. Notably, the schools’ definitions emphasize individual growth and outcomes that reproduce rather than transform social inequities.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».