Driving programme quality with pedagogical leadership: A case study in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
The preschool education landscape in Singapore comprises diverse operators that offer various care and educational services for children from birth to six years of age. This diversity has resulted in varying levels of quality and standards in early childhood education. Since positive child outcomes are strongly linked to high quality early childhood educational programmes, this paper discusses how a competent preschool leader establishes quality programmes through pedagogical leadership. The authors posit pedagogical leadership as a key driver for programme quality. By examining the effectiveness of pedagogical leadership using a case study, this article offers valuable insights into the roles and practices of a childcare centre principal that contribute to good teaching and learning practices in her centre curriculum. The case study investigates the enactment of pedagogical leadership through multiple perspectives – the principal, a kindergarten one teacher, six kindergarten one children and eight parents. Employing purposeful sampling, an exemplary childcare centre with the Singapore Preschool Accreditation Framework (SPARK) Commendation Award was chosen for this study. Data collection included artefacts, classroom observations, questionnaires, interviews and a survey. Analytic induction, coding and qualitative content analysis were used for data analysis. Through detailed descriptions, the narrative account provides insights into how an effective pedagogical leader has advanced programme and centre quality. Overall, the findings illustrate how this pedagogical leader had led her centre to achieve the SPARK Commendation Award for teaching and learning, and provided high quality programmes for the children in the centre.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».