The Impact of the Prince Edward Island School Library Policy on the Development of School Library Programs Across Prince Edward Island
Notice bibliographique
Résumé
In Canada's smallest province, Prince Edward Island (PEI), the PEI School Library Policy and its supporting documents have guided the development of school library programs since 1989. With a great number of educational changes as a back-drop, this study explored the impact that policy has had on school library programs in PEI. The researchers designed a comprehensive Survey of School Library Resource Centres that probed five key areas: facilities, resources, personnel, programs and services in the 66 schools across PEI. Following the completion of the Survey, 48 principals and teacher-librarians were interviewed for an hour each. 64 of the 66 schools took part and the Survey data and the interview data were analyzed using exploratory data analysis that resulted in dozens of visual and numerical summaries. Data was reported under each of the five major areas probed and 25 Actions were recommended. The study yielded specific detail on the status of school library facilities and resources, and provided a comprehensive look at staffing procedures and problems. The educational concepts of resource-based learning, cooperative planning and information skills that are embedded in the Policy have been well-accepted across the system. New documentation is needed to update learning outcomes and to provide direction for integrating new technologies and the concept of information literacy. Future directions for professional development for teacher-librarians, principals and classroom teachers were outlined and specific needs were identified in the areas of staffing, rebuilding school library collections and connecting technology initiatives and resource-based learning.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».