A developmental evaluation of research-practice-partnerships and their impacts
Notice bibliographique
Résumé
Globally, K-12 education systems are grappling with how best to integrate research and evidence into policy and practice. Research-practice-partnerships (RPPs) have arisen as a potentially powerful mechanism for school improvement. This study investigates the ways four research-practice-policy-partnerships are addressing impact by (a) reporting on metrics being used to assess brokering and partnerships, and (b) exploring the ways that network leads and policymakers conceptualize partnerships and impact on the frontlines. Our findings suggest that while metrics being used provide a necessary baseline for number and types of partnerships, more robust methods are needed capture the quality of interactions and to strategically inform network development. Network leads conceptualize impact in relation to collaborative processes (shared goals; new and diverse partnerships; improved student achievement; system alignment); systems and structures (joint-work; funding and sustainability; demand from practitioners; equity); continuous learning (capacity-building; reach; adaptability; storytelling). Our discussion provides ideas about network improvement that include sharing cases of failures (alongside exemplary cases) to maximize learning, and advocates for the use of developmental evaluation to explore the impacts of RPPs.
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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 | 0,346 | 0,469 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».