Relationship Between School Leadership, Academic Dispositions, and Student Academic Performance: Meaning Making of PISA 2022 Results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
School leadership plays a critical role in shaping student academic performance. Despite the UAE’s recognition as one of the leading nations globally for quality education, research on the impact of leadership practices on performance in international assessments like PISA remains scarce. This study explores the influence of school leadership on students’ performance in the UAE’s schools. The PISA 2022 UAE database containing data on 24,600 15-year-old students across 840 schools was used to assess mathematical literacy based on their ability to apply math concepts and their attitudes toward the subject. Insights into leadership practices were utilized using responses from school principals in the PISA 2022 school leaders’ questionnaire. The results demonstrate that leadership practices significantly influence student outcomes. Schools where leaders emphasize teacher accountability and professional development show improved mathematics performance, lower anxiety levels, and enhanced self-efficacy among students. Conversely, excessive focus on disciplinary measures or teaching skill improvements is associated with reduced student self-efficacy. These findings highlight the importance of adaptive leadership approaches that consider local educational contexts, balancing accountability and support to optimize both student performance and well-being. By refining leadership practices, schools can drive meaningful improvements in student success and better equip learners to thrive in global educational benchmarks.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle