Psychometric properties of the successful school leadership survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study extends research on one of the most frequently cited school leadership frameworks by examining the psychometric properties of the instrument designed to assess many of the practices included in that framework. Design/methodology/approach Using data collected from 1,401 teachers the study examined the instrument’s measurement invariance, score reliabilities, as well as construct and predictive validities. Polytomous latent trait models (Many-Facet Rasch model), scale and principal component analysis using second-order Confirmatory Factor Analysis, and Structural Equation Modeling (SEM)-Path modelling were used for these purposes. Findings Findings report levels of score reliability and valid score inferences. Results concerning the predictive validity of the instrument indicate a complex set of relations among the domains of leadership practices measured by the instrument, variables selected as mediators of leaders’ influence, and their direct and indirect effects on student learning. Research limitations/implications This study provides researchers with a reliable and valid instrument for use in their future research. Data for the study were provided by elementary teachers in one US state. The extent to which results of the instrument are valid across different cultural and organizational settings remains to be determined. Practical implications Leadership developers may find the instrument useful for assessing the strengths and weaknesses of those participating in their programs while leaders themselves many find the instrument useful for self-diagnosis. Originality/value This study contributes to the development of school leadership measures by including Rasch modeling among the methods used for examining the instrument’s psychometric properties.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».