Leveraging Classroom Learning: Strengthening Instructional Supervision to Foster Teacher Development
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the instructional supervision procedures of public elementary school administrators in District, Tawi-Tawi. The study examined the demographic characteristics of the teacher, the perceived effectiveness of supervisory methods, and the perception of instructional supervision. The research employed a descriptive design-quantitative methodology using a sample of 89 educators from seven institutions. Canada and Ukraine had once employed a modified variant of the supervisory practices tool. The statistical analysis of these variables was conducted utilizing frequency counts, percentages, and mean ranges. A majority of educators concurred that formal supervision was essential, and most indicated they had received regular classroom visits from district personnel involved with the schools. A study illustrated the most prevalent way of office appraisal. The majority of instructors expressed satisfaction with the volume and quality of supervision they receive, however they were somewhat dissatisfied with the degree of organization around collective input. Educators want to engage more intimately with the supervision activities and integrate them into their planning routines. The formality of teachers’ language in supervising teacher development is significant, as it facilitates discourse on the matter, including enhancing the consultations teachers participate in during supervision planning and establishing the frequency of supervision to meet individual teachers' needs effectively. Examples worthy of consideration include the gentle approach of colleague supervision and peer coaching, as well as providing teachers with tailored and individualized frequencies of supervisory experiences. This may result in professional growth and development, as well as the attainment of elevated educational goals for the pupils.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».