A grounded theory of educational leadership development using generative dialogue
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to develop a grounded theory of educational leadership development, using generative dialogue (GD), as an approach to initiating and maintaining professional growth in school principals/vice principals in an urban school district in a relatively affluent region of Western Canada. In Wave I, GD interviews were conducted by a team of consultants, and anonymous data were voluntarily submitted to the research team (n = 37). In Wave II, confidential, one-on-one, audio-recorded virtual interviews were conducted with five participants. Data were transcribed and analysed using grounded theory. The grounded theory model integrated the findings from Wave I and Wave II. There were three final overarching themes: environment, relationships, and leadership. Professional growth was evident when a GD approach was used that emphasized both positive communication and self-reflection. Relationships were supported by a focus on safety and reflected honesty, which led to a positive school culture, while leadership was facilitated through supports and the supervisor role and led to improved accountability. In conclusion, GD serves a useful purpose for facilitating professional growth in educational leaders, but should be supplemented with other evidence-based approaches to meet school leaders’ broader professional development needs, and goals of school improvement. Applicability and limitations of the study are discussed.
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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 | 0,028 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».