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Enregistrement W2900057987 · doi:10.31045/jes.1.2.1

A Study of Teacher Growth, Supervision, and Evaluation in Alberta: Policy and Perception

2018· article· en· W2900057987 sur OpenAlexaffabout
Pamela Adams, Carmen Mombourquette, Jim Brandon, Darryl Hunter, Sharon Friesen, Kim Koh, Dennis Parsons, Bonnie Stelmach

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Supervision · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal (computer security)Professional developmentGovernment (linguistics)PerceptionPsychologyFoundation (evidence)PedagogyPolitical sciencePublic relationsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teacher effectiveness has long been identified as critical to student success and, more recently, supporting students attaining the skills and dispositions required to be successful in the early 21st century. To do so requires that teachers engage in professional learning characterized as a shift away from conventional models of evaluation and judgment. Accordingly, school and system leaders must create “policies and environments designed to actively support teacher professional growth” (Bakkenes, Vermunt, & Webbels, 2010). This paper reports on the Alberta Teacher Growth, Supervision, and Evaluation (TGSE) Policy (Government of Alberta, 1998) through the eyes of teachers, school leaders, and superintendents. The study sought to answer the following two questions: (1) To what extent, and in what ways, do teachers, principals, and superintendents perceive that ongoing supervision by the principal provides teachers with the guidance and support they need to be successful? and, (2) To what degree, and in what ways, does the TGSE policy provide a foundation to inform future effective policy and implementation of teacher growth, supervision, and evaluation? Results affirm international findings that although a majority of principals consider themselves as instructional leaders, only about one third actually act accordingly (OECD, 2016).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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