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Enregistrement W3064266509 · doi:10.1080/13603124.2020.1808707

Development and application of the Social Justice Teacher Leader Self-Assessment (SJTLSA) instrument

2020· article· en· W3064266509 sur OpenAlexafffund
Cathryn Smith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Leadership in Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSocial justicePsychologyEconomic JusticeSociologyPedagogyMathematics educationSocial psychologyPolitical scienceCriminologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes the processes employed in developing the Social Justice Teacher Leader Self-Assessment (SJTLSA), a tool designed to foster teacher leader self-reflection, stimulate collegial dialogue, assess school culture, and direct social justice initiatives. Tool development procedures included examining precedents, developing a prototype, establishing face validity and pilot testing. The resulting SJTLSA offers a procedure for systematic self-evaluation of six dimensions of teacher leadership: Dispositions, Knowledge, Personal Attributes, Personal Experiences, Leadership Skills and School Culture. The final format includes 75 closed-response questions, a self-scoring guide, and reflective questions to help respondents identify a personal focus for action research. When used in multiple contexts, the SJTLSA has been found to increase self-awareness, expand knowledge of social justice and teacher leadership and increase respondents’ identity and agency as teacher leaders. Through its content and structure, the SJTLSA theorizes the knowledge, attributes and dispositions essential for social justice leaders, and the leadership skills, personal experiences and school cultures that support teacher leaders to be effective as change agents. As a practical tool that stimulates reflection and dialogue, the SJTLSA supports practitioners including informal and formal leaders in school systems, graduate program faculty, and facilitators of professional development and leadership development programs.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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