Research on the Influencing Factors of High School English Teacher Professional Learning Community Evaluation in Changchun, China
Notice bibliographique
Résumé
This research shows the development and influencing factors of high school English teachers’ evaluation of professional learning community in Changchun, China. Followed Olivier and Hipp & Huffma’s research, the teacher professional learning community evaluation questionnaire was developed by the researchers. 422 English teachers in Changchun were invited to participate in the online survey. This study found that the organization characteristics of professional learning communities in this city shared similar characteristics with Western countries at some degree. English perceptions of including the “shared personal practice” and “collective learning and application” achieves the average level in this research. Compared to the western professional learning communities, the Chinese professional learning communities in this study lack of the democratic leadership and shared value and vision attributions. According to the analysis, we find that the Confucian cultural context, teacher’ career development stages, the pressures of national college entrance examination and the systematic teaching training have a significant impact on the evaluation of teacher professional learning communities. Aiming at to build a learning organisation rather than a bureaucratic administration, we suggest that the “shared value and vison” and “shared and supportive leadership” needs more reform in the current professional learning communities. Namely, traditional Soviet model of school-based professional learning communities need to reform toward a learning organisation emphasizing the teaching and learning.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».