Empowering Educational Leaders: Nurturing Strong Teaching and Learning Environments in Kenyan Schools.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Kenya’s paradigm shifts in curriculum from content based to competence-based curriculum is geared towards improving the quality of education to meet the global demands. This prompts the need to build a firm foundation from early childhood education through appropriate classroom learning experiences and good leadership. This study explored educational leaders' practices in their management of primary schools in Kenya. Methodology: This article draws evidence from the Longitudinal Study which was designed among other things to establish the best practices that teacher educators can adopt to inform the professional learning of Student Teachers to become effective champion teachers, and leaders. The study adopted a mixed method approach with a sample size of 29, comprising 4 education officers, 25 head teachers in Mombasa and Kilifi counties in Kenya. Findings: The findings revealed that most education leaders have embraced transformative leadership styles and policies to motivate their subordinates through action research, portfolio, mentorship, coaching, collaboration, and networking. Findings revealed further that mentorship is key in educational leadership and thus should be regarded as a vital aspect in teacher education and in professional learning. Data also indicated that leadership styles differ in relation to the context. Unique Contribution to Theory, Policy and Practice: The leader’s role is deeply involved with setting the school’s direction; thus, teacher leadership preparation is essential for successful implementation of education processes and programs. Hence, we recommend that school leaders should be adequately prepared to face the tasks and the accompanying contextual challenges they face once assigned the responsibilities to lead institutions.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».