Profound Improvement: Building Capacity for a Learning Community
Notice bibliographique
Résumé
This text positions the learning community as a vehicle for professional learning and school development. The learning community develops in response to building capacity in three domains: personal, interpersonal and organizational. In the personal domain, educators deconstruct and reconstruct their professional narratives to enhance student learning and professional practice.In the interpersonal domain, educators generate norms and values that foster experimentation and critical analysis of educational practice and that promote collective and individual learning. In the organizational domain, visible and invisible structures are constructed that enable community members to enact educational practices in support of profound improvement in teaching and learning. The book focuses on the life of educators as it relates to professional learning and growth. It is concerned with human growth and development, human cognition and affect and human interactions and actions in the context of a school community. It places at the centre of the discourse some of the less controlable aspects of professional development - the undercurrents of professional presuppositions and beliefs as well as the surface waves of professional knowledge and learning. From this perspective, building a learning community is a dynamic process that engages the individual, the group and the organization in embedded interdependencies and mutual influences.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».