What Makes Them the Best? An Analysis of the Relationship between State Education Quality and Principal Preparation Practices
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the relationship between principals’ training experiences and perceived school quality in seven U.S. states. Current school principals were surveyed regarding their perceptions of the comparative effectiveness of field experiences in the principal preparation program (PPP) each attended. States were selected to represent high, middle, and low scorers in the annual Education Week “Quality Counts” report. Surveys were emailed to school principals in Kentucky, Maine, Maryland, Massachusetts, Mississippi, Nebraska, and South Dakota; the response rate was over 17%. Most respondents completed field experiences as part of their PPPs and considered many of those experiences to have been valuable learning tools. Principals from the highest-ranked states identified data-driven analysis as having helped prepare them the most, while principals from two of the three lowest-ranked states mentioned working with curriculum, data analysis, & involvement in teacher observations and/or evaluations as field experiences that helped prepare them the most. This research found strong support for expanding the use of field experiences in principal training, especially as part of a longer PPP period or internship. It also indicates a need for more budget and finance training; teacher observation and evaluation training; curriculum training; and student discipline training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».