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Enregistrement W2966062407 · doi:10.3390/su11154109

Leading Educational Change in the 21st Century: Creating Living Schools through Shared Vision and Transformative Governance

2019· article· en· W2966062407 sur OpenAlexaff
Patrick Howard, Catherine O’Brien, Brent Kay, Kristin O’Rourke

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningCorporate governanceSustainabilitySustainable developmentTransformational leadershipPolitical scienceEducational leadershipEducation reformCommunity educationSociologyPublic administrationPublic relationsPedagogyEconomic growthManagementEconomicsPrimary education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a critical overview of national and international efforts to shift education to what has been commonly called 21st century learning. Governments, non-profits, and corporate consortiums are in large part responsible for education reform designed to re-conceptualize K12 education for the 21st century. The article introduces an integrative transformative educational concept called the Living School that connects K12 educational reform with Education for Sustainability, sustainable community development, and individual well-being. Brief portraits describe schools that reflect Living School attributes. Ambitious initiatives to transform education for the 21st century require enlightened leadership and governance structures for scalable, system-wide reform. This paper offers an alternative vision for educational leadership and governance to support education reform based on a holistic approach to sustainable community economic development. An interdisciplinary model of professional learning to prepare education leaders for an alternative vision of education leadership is proposed.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,038
Communication savante0,0190,014
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations48
Publié2019
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Résumé présentoui

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