Looking for Competent School Leaders for Indigenous Schools: The New System to Appoint School Leaders in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
The understanding that leadership matters is well regarded in many types of organizations not only in education. In 2015 Mexico implemented a new system to appoint school leaders updating the previous, which was applied for more than four decades. This system aims to appoint the most competent candidate as school principal based on the scores they get on two tests. This study explored how the new system enhances or hinders preparation and readiness for leadership positions, and the effectiveness of tutoring and in-service professional development. Five newly appointed school leaders to Indigenous schools were followed throughout their first year of service. They were interviewed at the beginning, after six months, and at then end of their first year. Thematic analysis was used to process the data gathered from semi-structured interviews using a selective coding approach. Two main predefined themes were explored in this study: Leadership Preparation and Tutoring and Professional Development. Findings indicate that for schools located in remote Indigenous communities, isolation and the lack of communication infrastructure, such as internet and phone signal, hinder the possibility of effective training and tutoring.This study concludes that even though the new system seems to have made progress in appointing better school leaders, it is only partial since aspiring leaders are neither required to make specific preparation for their new post nor offered these opportunities, hindering their readiness to enact headship effectively.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».