A Typology of Professional Learning Communities (PLC) for Sub-Saharan Africa: A Case study of Equatorial Guinea, Ghana, and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In the bid to improve teaching quality and promote an approach to teacher development that is grounded in the context in which teachers are inserted, Professional Learning Communities (PLCs) have become a popular alternative model of teacher professional development in many countries. PLCs, however, have been more widely studied in high-resource contexts. In a recognition that existing conceptualizations from the Western literature may not reflect how PLCs are functioning in developing countries, this research aims to inductively create a typology of PLCs that incorporates elements that might be specific to these countries, with a focus on Sub-Saharan Africa in general and based on the cases of Equatorial Guinea, Ghana and Nigeria in particular. This study employs a multimethod approach, encompassing document analysis, semi-structured interviews with PLC experts and expert validation. The resulting typology categorizes PLCs into three models - autonomous, structured and scripted. This typology of PLCs is further integrated with dimensions previously proposed by the Western literature to form one cohesive conceptual framework. By acknowledging PLC variability, we are able to incorporate into a framework modes of PLC operation that are specific to our case countries, and possibly to Sub-Saharan African and low- and middle-income countries more generally.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».