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Enregistrement W2516389485 · doi:10.1108/ijem-11-2015-0151

School autonomy and 21st century learning: the Canadian context

2016· article· en· W2516389485 sur OpenAlexaffabout
Paul Newton, José Da Costa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyOriginalityConstruct (python library)Context (archaeology)Learner autonomyValue (mathematics)SociologyPedagogyPolitical sciencePublic administrationPublic relationsSocial scienceLawQualitative researchGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to report on the policy and practice contexts for school autonomy and twenty-first century learning in Canadian provinces. Design/methodology/approach This paper reports on an analysis of policies in Canadian provinces (particularly the provinces of Alberta and Saskatchewan). The authors review policies related to school autonomy and twenty-first century learning initiatives. Findings In this paper, the authors argue that autonomy is a complicated and multi-levelled phenomena with a measure of autonomy devolved from the state to local school divisions, and yet other elements of autonomy devolved to the school and to individual teachers. The link between autonomy and twenty-first century learning are unclear as yet. This paper attempts to establish the policy contexts for school autonomy and twenty-first century learning without making claims about a causal relation between the two. Originality/value The originality of this paper lies in its description of autonomy beyond the school level. Autonomy, as a construct, is rarely examined as a dynamic process among multiple layers of the educational system.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0190,013
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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