Understanding School Board Leaders Use of Online Resources to Inform Decision-Making | Examen de l’usage des ressources en ligne par les dirigeants des conseils scolaires pour guider les prises de décisions
Notice bibliographique
Résumé
In the past five years, there has been considerable interest in the decision-making process of school board officials in the field of education. However, a paucity of research exists on how these leaders use online resources to make decisions. Through an online survey and face to face interviews, this study examined the use of online resources by school-board trustees (n=164) to guide board-level decisions. Trustees used online articles (news, research articles, journals) twice as much as social media (Twitter, Facebook, blogs) or repository services (clipping services, Google Scholar). Almost 70% of trustees used three or more resources to inform their decision making. Seventy-five to 85% of trustees rated online articles and repository services as being useful. Trustees actively checked the trustworthiness of online resources by evaluating sources, cross-checking data, and asking colleagues. Key barriers to using online resources included lack of time, finding reliable or relevant information, and negotiating conflicting results. Some trustees wanted access to a third-party, repository of valid, reliable information.Au cours des cinq dernières années, le processus de prise de décisions des officiels des conseils scolaires a suscité un grand intérêt. Il existe cependant peu d’études sur la façon dont ces dirigeants utilisent les ressources en ligne pour guider leurs prises de décisions. Grâce à un sondage en ligne et à des entrevues menées en personne, la présente étude se penche sur l’usage que font les commissaires scolaires (n=164) des ressources en ligne pour appuyer les décisions du conseil. Les commissaires se servaient d’articles en ligne (actualités, articles de recherche, revues) deux fois plus que des réseaux sociaux (Twitter, Facebook, blogues) ou de services d’archivage (services de coupures de presse, Google Scholar). Près de 70 % des commissaires se servaient de trois ressources ou plus pour guider leurs décisions. De 75 % à 85 % des commissaires estimaient que les articles en ligne et les services d’archivage étaient utiles. Les commissaires vérifiaient activement la fiabilité des ressources en ligne en évaluant les sources, en recoupant les données et en demandant l’avis de collègues. Les principaux obstacles à l’usage des ressources en ligne comprenaient le manque de temps, la difficulté à trouver des renseignements fiables ou pertinents, et l’évaluation de résultats contradictoires. Certains commissaires souhaitaient accéder à des archives externes rassemblant des renseignements fiables et valides.
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 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 | 0,002 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».