The role of the researcher-facilitator in professional learning networks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the research reported here we looked at data from three professional learning network (PLN) studies to answer the research question: What do researcher-facilitators do in PLNs and how do their roles vary across PLNs? Design/methodology/approach In this research we used a multiple case study design focused on three individual PLNs, each one constituting an embedded case. To better understand the role of the PLN facilitator, we analyzed interview and artifact data to generate findings about how PLN facilitation was structured to support learning. Findings Drawing from our analyses we identified four themes. Researcher-facilitators nurtured collaboration and distributed leadership; selected and offered theory, research and related resources; supported cycles of goal setting, action and reflection; and designed and implemented structures that built from teacher and student data. These three case studies show how PLN researcher-facilitators provided opportunities for teachers to step back from their practice and make evidence- and theory-supported meaning of their experiences. This study also advances understanding about how facilitators can position resources to support knowledge construction within PLNs. The third case study specifically illustrated how researcher-facilitators supported PLN members’ data-informed reflective inquiry. These case studies show the promise of providing educators with opportunities to enact agency, leadership and, at the same time, access supports. Originality/value The cross-case analysis of case studies offers much-needed empirical research regarding the role researcher-facilitators play within PLNs. Specifically, our study recasts the role of researchers, moving them away from unidirectional knowledge generators to instead facilitating opportunities for educators to bridge research/theory, evidence about student learning and practice.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».