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Enregistrement W2140862302 · doi:10.31274/etd-180810-569

School communications 2.0: A social media strategy for K-12 principals and superintendents

2012· dissertation· en· W2140862302 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Dean Cox

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMicrobloggingPublic relationsQualitative researchSociologyPedagogyPolitical sciencePsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this qualitative, multiple-case study was two-fold: 1) to describe, analyze, and interpret the experiences of school principals and superintendents who use multiple social media tools such as blogs, microblogs, social networking sites, podcasts, and online videos with stakeholders as part of their comprehensive communications practices, and 2) to examine why the principals and superintendents have chosen to communicate with their stakeholders through social media. Qualitative, semi-structured interviews with 12 principals and 12 superintendents purposefully selected from four regions of the United States and Canada were conducted. Social CRM served as the framework for the study. Findings revealed four themes that applied to both groups: 1) Social media tools allow for greater interactions between school administrators and their stakeholders; 2) Social media tools provide stronger connections to local stakeholders, to fellow educators, and to the world; 3) Social media use can have a significant impact on a school administrator's personal and professional growth; and 4) Social media use is an expectation; it's no longer optional. Implications for practice, for boards of education, for educational leadership programs, and for expanding the definition of Social CRM are included.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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