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Enregistrement W2178455526 · doi:10.22230/ijepl.2015v10n6a534

Secondary School Science Department Chairs Leading Successful Change

2015· article· en· W2178455526 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Gaubatz, David C. Ensminger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipEducational leadershipLeadership developmentOrganizational changeLeadership studiesChange management (ITSM)SociologyPublic relationsPolitical scienceManagementPedagogyLeadership styleLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A foundational understanding within education leadership literature is that education leaders are expected to guide reform efforts within school systems (e.g., Darling-Hammond, 2001; Evans, 1996; Fullan, 2001). This expectation mirrors organizational development literature that describes leaders as individuals who constructively institute change within their organizations (e.g., Northouse, 2004; Havelock & Zlotolow, 1995; Yukl & Lepsinger, 2005). Although leadership and change are portrayed as codependent and recursive phenomena within both educational and organizational development literature, no scholarship has linked change models with leadership theories (Herold, Fedor, Caldwell, & Liu, 2008). This article describes a multiple case study that explored the relationship between leadership behaviors and the change process through secondary school department chair stories of change. From the analysis of these stories of successful and unsuccessful change attempts, a clearer picture emerged that illustrates how leaders with little control over decisions implement change. Findings included distinct connections between CREATER change process stages (Havelock & Zlotolow, 1995) and specific leadership behaviors related to the Leadership Grid (Blake & McCanse, 1991; Yukl, Gordon, and Tabers, 2002), as well as change-leadership patterns that differentiate successful and unsuccessful change. Based on these findings, suggestions as to how education leaders should approach change attempts within their schools are discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,079 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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