How to Establish and Develop Communities of Practice to Better Collaborate
Notice bibliographique
Résumé
Although education research has shown collaboration to be of the utmost importance, schools continue to lack the necessary means to help them incorporate professional learning communities (PLCs) to facilitate and sustain their development and growth. We analysed the process by which PLCs were gsuccessfully implemented, under the guidance of a research-action-training initiative (R-A-T), as well as the conditions for effective collaboration between the different instances involved (school districts, university, and principals). The study was based on a conceptual framework consisting of three key concepts: (1) the PLC and two of its sub-themes, namely, participation and reification (Wenger, 1998); (2) the capital involved (economic, human, and social) (OECD, 2001; Bourdieu, 1979a; 1979b; Bourdieu et Passeron, 1970); and (3) shared leadership (Wenger, 1998). The data was from multiple sources (individual interviews, questionnaires, focus groups, personal logs). Results show that economic capital made it possible to access the human and social capitals. Economic capital in fact enabled the establishment of three PLCs which generated social capital, supported by a team of university facilitators, and ultimately human capital (material pertaining to supervision: reification).
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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 | 0,054 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».