Knowledge brokering pivotal in professional learning: quality use of research contributes to teacher-leaders’ confidence
Notice bibliographique
Résumé
Educational networks and knowledge brokering play a critical function in supporting educators to keep abreast of scholarly literature and contemporary research that inform practice and policy in schools and districts. In this article, we leverage a quality use of research-evidence framework within a design-based study to elucidate the pivotal role of knowledge brokering in how teacher leaders utilized research during their participation in a professional learning series. In a survey administered to K-9 teacher leaders in Western Canada at the end of a year-long professional learning series, participants ( n = 374/500) provided their reflections about how the series supported their learning. The analysis revealed developments across individual, organizational, and system-level components. A significant contribution of this study is that meaningfully integrated research evidence in professional learning can support teacher leaders’ individual confidence in practice, confidence in collaboration at the school level, confidence in leading professional conversations at the organizational level, and confidence in staying updated with educational research at the system level fostering a culture of support and continuous improvement. Knowledge brokering is a pivotal function of relational professional learning networks and when embedded in design-based professional learning for teacher leaders, this powerful combination can contribute to quality research use and can serve to strengthen the theory-to-practice connections in educational contexts.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».