Taking a Step to Identify How to Create Professional Learning Communities—Report of a Case Study of a Korean Public High School on How to Create and Sustain a School-based Teacher Professional Learning Community
Notice bibliographique
Résumé
This study intends to identify some key factors in creating and sustaining school-based teacher professional learning communities (PLCs) through a case study of a South Korean public high school. To achieve this, the study identified some essential infrastructure, preparation, and necessary social organization for creating PLCs. The ideal unit and the encouraging/discouraging factors in the implementation process were also investigated. Data were gathered via classroom observations and by analysis of interview transcripts, questionnaire responses, and minutes from PLC meetings. Nineteen participants, including 16 teachers, a principal, an assistant principal, and a facilitator from a city department of education, who assisted the school reform process, completed the questionnaires. Three of the teachers who took the reform initiative participated in the in-depth interview. The study provides a detailed description of the school context before the PLC implementation, challenges that faced the teachers, and two main characteristics of their PLC initiative. The study indicates that participants perceived prepared teacher leaders, building trust and respect among faculty, and securing time for classroom observation and PLC meetings as the most necessary preparation in creating and implementing their PLC. Empowering grade level chairs, increasing teacher proximity, and employing additional administrative assistants were identified as effective administrative support. Participants recognized that each grade level had more advantage in implementing PLCs and thought positive changes of disruptive students and their own instructional practices were the most encouraging factors in overcoming implementation problems. Authoritative leadership of school administration and a city DOE that forcefully mandates PLCs were perceived as discouraging factors in PLC implementation.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».