Uplifting leadership for real school improvement—The North Coast Initiative for School Improvement: An Australian telling of a Canadian story
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a preliminary Australian adoption and adaptation, in the North Coast region of New South Wales, Australia, of the Townsend and Adams’ model of leadership growth for school improvement in Alberta. The Australian adaptation of this Alberta model has been named the North Coast Initiative for School Improvement (NCISI). The participants comprise nine university academics and almost one hundred regional school leaders. Leadership is developed through continuing and regular collaborative-inquiry and generative-dialogue meetings between the academics and school leaders. The aim is to improve school leadership with the primary purpose of improving student outcomes. Provisional evaluation records significant positive changes in school leadership across the region. Convergence and divergence of the Australian and Canadian models are explored. The Australian adaptation requires some modification to suit local education processes and context. In particular, there has been the development of some divergence in approaches, especially in working in individual schools or clusters of schools. While the program has only been running for a comparatively short time, and therefore formal program evaluation is only commencing, preliminary evidence suggests significant traction and success in the Australian context. The paper concludes with some tentative implications for the future development of this model in the Australian context: how can the model be conceptualised and delivered to a wider audience in the years ahead.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».