Building professional capital within a 21st century learning framework
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyze current literature on building professional capital, interpreted through the lens of Alberta educators. Through reflections on their field experiences, the authors aim to provide leaders with realistic strategies for developing professional capital, that rely on effective collaborative leadership, professional development (PD), and adult learning. These strategies can be incorporated in a variety of individualized school contexts. Design/methodology/approach Data are interpreted from literature to inform the inquiry into professional capital, focusing on defining effective strategies for attaining professional capital within publicly funded schools in the province of Alberta. Findings Insights are provided for school-based leaders in developing strategies to build professional capital as a means of twenty-first century skill attainment, which includes the transformation from a traditional mindset to innovative teaching and learning practices. Three important elements emerged from the literature review for educational leaders to consider in developing effective professional capital: collaborative leadership, PD, and adult learning. Research limitations/implications Lack of time and funding are most frequently reported as obstacles to implementing professional capital in schools. A number of effective strategies are presented to assist school-based leaders in tackling these hindrances. Originality/value In building professional capital, including human, social, and decisional capital effectively, leaders may embark on incorporating the three focal elements presented in this paper, with an awareness of their staff’s strengths, needs, and pedagogies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».