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Enregistrement W4402300279 · doi:10.55016/ojs/jet.v52i2.69429

Principals’ supervision practices and sense of efficacy in professional learning communities

2019· article· en· W4402300279 sur OpenAlexaffabout
Yamina Bouchamma, Daniel April, Marc Basque

Notice bibliographique

RevueJournal of educational thought. · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional learning communityPsychologySense of communitySense (electronics)Professional developmentPedagogySociologyMedical educationSocial psychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to analyse principals’ sense of efficacy regarding their teacher supervision practices in the context of a professional learning communities (PLC), and to establish correlations between these senses of efficacy and PLC supervisory practices. A questionnaire on principals’ practices and perceptions (self-efficacy, collective efficacy, teachers’ performance) in a professional learning communities (PLC) was administered (N = 81) in two Canadian provinces. Results indicate significant differences between (a) the sense of collective efficacy (SCE), self-efficacy (SSE), and professional efficacy (SPE). In this regard, SCE ranked the highest. The different senses of efficacy of these leaders are linked to their practices and perceptions in the context of a PLC. The processes by which principals develop these senses of efficacy with regard to their practices in supervising PLCs are not well understood and thus warrant further studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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