Testing a Conception of How School Leadership Influences Student Learning
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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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 | 0,017 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».