Contextual coaching: levering and leading school improvement through collaborative professionalism
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The research examines how contextual coaching (Gorrell and Hoover, 2009; Valentine, 2019) can act as a lever to build collaborative professionalism (Hargreaves and O'Connor, 2018) and lead to school improvement. Design/methodology/approach The multi-case study (Stake, 2013) draws on two bespoke examples of contextual coaching in education and uses the ten tenets of collaborative professionalism as a conceptual framework for its abductive analysis. Data from both cases were collected through interviews, focus groups and documentation. Findings The findings demonstrate that effective contextual coaching leads to conditions underpinning school improvement. Specifically, there are patterns of alignment with the ten tenets of collaborative professionalism. Whereas contextual coaching is found on four of these tenets (mutual dialogue, joint work, collective responsibility and collaborative inquiry), in more mature coaching programmes, three others (collective autonomy, initiative and efficacy) emerge. There is also evidence that opportunities exist for contextual coaching to be further aligned with the remaining three tenets. The study offers insight into how school improvement can be realized by the development of staff capacity for teacher leadership through contextual coaching. Research limitations/implications The impact of coaching in education is enhanced by recognizing the importance of context and the value of iterative design and co-construction. Practical implications The principles of contextual coaching are generalizable, but models must be developed to be bespoke and to align with each setting. Collaborative professionalism offers a useful framework to better design and implement contextual coaching programmes. Originality/value The research introduces contextual coaching in education, and how coaching can enhance collaborative professionalism in schools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».