Developing professional capital in policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to provide evidence from Ontario’s Teacher Learning and Leadership Program (TLLP) with goals to: support experienced teachers to undertake self-directed professional development; develop teachers’ leadership skills for sharing their professional learning and practices; and facilitate knowledge exchange. Design/methodology/approach – The paper draws on four years of research including: analyses of TLLP project application proposals and final reports; observations and participant feedback for TLLP events; surveys of TLLP project leaders; vignettes by teacher leaders; interviews with teachers, government and union leaders; case studies of TLLP projects; and analyses of TLLP online networking activity. Findings – TLLP provides an example of developing professional capital, involving: changes in the style and substance of policy making concerning government and unions’ approaches to teachers’ professional development; and the experiences of teachers developing their individual and collaborative professional learning and leadership with benefits for teachers and for students. Originality/value – Five implications are highlighted: prioritizing teachers’ learning and leadership of, by and for teachers requires shifts in the substance and style of policy making for teachers’ work; professional collaboration benefits from appropriate partnerships and an enabling system with conditions and support for teachers’ learning and leadership; valuing and supporting teachers taking charge of their own professional learning is integral; developing teachers as leaders of their peers’ learning and educational improvements is vital; and enabling teachers as developers of actionable knowledge is powerful for sharing improvements in practices.
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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 | 0,044 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,032 |
| Communication savante | 0,020 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».