Growing the Top: Examining a Mentor–Coach Professional Learning Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract International educational research has shown that high quality coaching, mentoring, and induction for beginning teachers can enhance development and retention of highly effective teachers and, ultimately, increase student success. In Canada, like many jurisdictions, teacher induction programs have grown in popularity as a means to support beginning teachers, yet programs vary greatly in terms of delivery and effectiveness. This chapter presents the findings from a qualitative case study that examined one bespoke teacher induction program in the Western Québec School Board (WQSB). Specifically, it reports on the experience of mentor–coaches (MC) who are part of the school district’s Mentoring and Coaching Fellowship (MCF). In the district, mentoring and coaching are viewed as distinct, yet interconnected components of an effective induction program. In the WQSB, teaching fellows and MCs learn together in a social and situated context (Lave & Wenger, 1991) as they focus on four key elements: the practice of teaching, navigating school and district culture, what it means to be a teacher, and the formation of a teaching identity. Research has shown effective coaching and mentoring programs not only enhance teaching and learning, but also they offer powerful benefits to veteran teachers. With mentoring and coaching practice highly diverse and inconsistent depending on the quality of the relationship and the context, it is clear that effective selection, support and professional learning and development for MCs is essential. This chapter examines the strengths and challenges of the school district’s Mentor–Coach Professional Learning Network (MC PLN) from the perspective of network members. Data collected from questionnaires, focus groups and semi-structured interviews were abductively analyzed with and against Brown and Poortman’s (2018) five supporting conditions for effective PLNs. Study findings indicated that the MC PLN offers valuable professional learning and development for participants and is a critical feature in a powerful induction program that also focuses on “growing the top.” However, challenges also emerged that highlight the need for the district to ensure ongoing attention to the PLN’s structure and processes in order to sustain MC motivation, engagement, and commitment.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».