How School Leadership Influences Student Learning: A Test of “The Four Paths Model”
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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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».