Building Bridges for School Improvement A Model for Sustainable University-School Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Public education in the 21C presents high needs schools with significant challenges and often unequal access to digital technologies.To address these concerns and build bridges across this digital divide, our research team conducted a one-year pilot project to develop a sustainable university-school partnership between our faculty of education and two local high needs elementary schools.The project is examined through several lenses, including the importance of university-school partnerships, advantages and challenges of the project, sustainability, leadership in high needs schools, school improvement factors, the role of community involvement and the effect of comprehensive school health on student achievement.In this article, we describe the initial formation of a partnership between the university and two schools identified as high needs by Educational Quality and Accountability Office scores, as well as low SES and demographics indicating low levels of educational aspiration and achievement.University professors, administrators, classroom teachers, students and preservice teacher candidates, worked collaboratively to lay the groundwork for a research-based and sustainable partnership by bringing the resources, strengths, skills and expertise of the schools and the faculty of education directly to bear on the "digital divide" experienced in these schools and to provide collaborative support to improve student achievement.
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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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».