Integrating Research-Supported Coaching Practices Into Secondary Teachers’ Team Meetings: Early Indications of Potential to Impact Collaborations, Classroom Interactions, and Student Engagement
Notice bibliographique
Résumé
The My Teaching Partner-Secondary (MTPS) program demonstrated improvements in classroom interactions and student outcomes in secondary schools using one-on-one coaching between study staff and teachers. Despite promising results, the time, cost, and oversight from a university research team may pose barriers to adoption of coaching programs like MTPS at scale. The My Teaching Team (MTT) project sought to translate key ingredients from MTPS into existing professional development contexts that are already built into many middle and high school educators’ weekly schedules: co-planning or professional learning community meetings. Six teams of secondary teachers ( N = 30 teachers) participated in a pilot test of the usability of MTT materials across 5 months in one school year. Three teams elected to use MTT materials, and three elected to be a comparison group who continued their typical practices. Teams adopting MTT materials were observed to do so with good implementation integrity, and reported satisfaction with the intervention. Compared to typical practice teams, those using MTT were observed to spend more meeting time discussing teaching practice and less time discussing logistics/mechanics, and engaged in more video sharing and feedback to team members in the MTT sessions that explicitly encouraged this. The number of MTT meetings completed by a team, as well as spending more time discussing teaching practices and video sharing (but not feedback provided) during team meetings, predicted students’ self-reports of greater engagement and observations of higher levels of emotional support provided in the classroom. Implications for translating empirically supported interventions from the lab to real-world school settings are discussed.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».