How School Leadership Influences Student Learning: A Test of “The Four Paths Model”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study tested a set of variables mediating school leadership’s influence on students referred to as “The four paths model.” Each path in the model includes variables with significant direct effects on student learning and which are malleable to practices included in an integrated model of effective school leadership. Research Design: Evidence for the study were responses to a survey by 1,779 teachers in 81 Texas elementary schools about the status of school leadership and all 13 variables on the four paths. Student achievement data were provided by results of state tests combining all subjects and all grades, while the count and percentage of students eligible for free or reduced-price lunch was used to estimate socioeconomic status. Confirmatory factor analysis, regression analysis, and structural equation modeling were used to analyze the data. Findings: Results uncovered a more nuanced and complex set of relationships among the four paths and their component variables than was specified in the original version of the model. School leadership significantly influenced student learning only through variables on one path, while variables on the other three paths influenced student learning only through their contribution to variables on that one path. Conclusions: Results point to the value of future research about the relationships among variables on the four paths, as well as efforts to identify latent variables among the observed variables in the study. Results of the study can be used by school leaders to more productively focus their school improvement efforts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle