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Enregistrement W2933826003

Self-directed Professional Development for Teachers: Does it Increase Agency and Engagement?

2019· article· en· W2933826003 sur OpenAlexaff
Kerry Rose

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningExpansiveAgency (philosophy)PsychologyProfessional developmentAccountabilityPedagogySense of agencySociologySocial psychologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study changed the ‘rules’ surrounding professional development (PD) during the course of one school year to allow teachers to have more control over their professional learning experiences. The study evaluates indicators of teacher agency and engagement with respect to their learning, and looks for evidence of ‘transformative’ and/or ‘expansive’ learning. This study used pre and post-intervention surveys and interviews, and ‘participant-as-observer’ observation. Survey and interview codes were thematically organized into parameters indicating degrees of agency and engagement in PD activities and expansive/transformative learning.  Pre- and post-intervention data was compared to determine if there were changes in these indicators. Almost all of teachers who participated in self-directed professional development (SDPD) did express more indications of engagement and agency. Several SDPD teachers expressed experiencing learning that was expansive and/or transformative, whereas there were no expressions of this type of learning pre-intervention.  Several teachers saw SDPD as requiring more effort and organization, and there were concerns about accountability. This study and the findings that SDPD does increase teacher agency and engagement may encourage educators and educational leaders to see benefits in releasing control of PD to practitioners who are able and willing to meet their own learning needs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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