Testing a Conception of How School Leadership Influences Student Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This article describes and reports the results of testing a new conception of how leadership influences student learning (“The Four Paths”). Framework: Leadership influence is conceptualized as flowing along four paths (Rational, Emotions, Organizational, and Family) toward student learning. Each path is populated by multiple variables with more or less powerful effects on student learning. Leaders increase student learning by improving the condition or status of selected variables on the Paths. Research Methods: Evidence includes teacher responses to an online survey (1,445 responses) measuring distributed leadership practices in their schools ( N = 199) and variables mediating leaders’ effects on students. Grade 3 and 6 math and literacy achievement data were provided by the province’s annual testing program. The 2006 Canadian Census data provided a composite measure of school socioeconomic status. Path modeling techniques were used to test six hypotheses. Results: The Four Paths model as a whole explains 43% of the variation in student achievement. Variables on the Rational, Emotions, and Family Paths explain similarly significant amounts of that variation. Variables on the Organizational Path were unrelated to student achievement. Leadership had its greatest influence on the Organizational Path and least influence on the Family Path. Implications: School leaders and leadership researchers should be guided much more directly by existing evidence about school, classroom, and family variables with powerful effects on student learning as they make their school improvement and research design decisions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle