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Enregistrement W4283395680 · doi:10.22230/ijepl.2022v18n1a1159

Leadership-Focused Coaching in Action: An Approach to Continuous Improvement and Supporting Public Schools

2022· article· en· W4283395680 sur OpenAlexvenueno aff
Julie A. Gray, Aneta Walker, Sherri A. Zimmerman, James S. Dickson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPolitical scienceAccreditationLibrary sciencePublic relationsMedical educationManagementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details the efforts of one program’s collaborative efforts toward continuous improvement and strengthening partnerships with local school districts using Leadership-Focused Coaching, a research-based model for principal preparation programs. Practical experiences and lessons learned from the ongoing online program improvement and redesign initiative are shared. In advance of two accreditation visits, data and feedback were gathered from partner districts, recent graduates, current students, and employers, which helped to identify ways in which the program could better prepare instructional leaders. This article describes the efforts, successes, setbacks, and future plans of a group of professors working to improve a program while preparing for accreditation visits and strengthening district partnerships. Résumé Cet article détaille les efforts d’un programme spécifique de collaboration afin d’assurer une amélioration continue et un renforcement des partenariats avec des districts scolaires locaux au moyen du Leadership-Focused Coaching (coaching axé sur le leadership), lequel est un modèle basé sur la recherche pour les programmes visant à mieux former les directeurs d'école. Cet article partage les expériences et les leçons pratiques tirées d’une initiative en cours qui consiste à améliorer et reconcevoir le programme en ligne dont il est question dans l’article. Avant deux visites d'accréditation, des données et des commentaires ont été recueillis auprès de districts partenaires, de diplômés récents, d’étudiants actuels et d’employeurs, ce qui a permis d’identifier les moyens par lesquels le programme pourrait mieux préparer les leaders pédagogiques. En somme, cet article décrit les efforts, les succès, les revers et les projets d'un groupe de professeurs travaillant à l'amélioration d’un programme tout en se préparant aux visites d’accréditation et en renforçant les partenariats avec les districts. Keywords / Mots clés : leadership preparation, university-school partnerships, leadership field experience, leadership-focused coaching, leadership mentoring / préparation au leadership, partenariats université-école, expérience de terrain en matière de leadership, coaching axé sur le leadership, mentorat en matière de leadership

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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