Strengthening Professional Collaboration and Expertise: Implementing and Sustaining a Hospital School Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
This practice-based intervention paper describes the design and implementation of a Community of Practice (CoP) intervention for hospital school professionals across three hospital sites in Saskatchewan, Canada. The intervention consisted of four structured sessions per academic year, two mandatory and two optional, offered during school division professional development days. Each session included facilitated dialogue, guest speakers, collaborative planning, and resource sharing tailored to the realities of hospital-based and inclusive education. Structured using Wenger's theory of social learning and reported following the GREET (Guideline for Reporting Evidence-based practice educational interventions and Teaching) framework, the CoP was conducted from September 2016 through June 2021. It involved elementary and secondary teachers from hospital schools, complex needs programs, mainstream schools, and student teachers, totaling between 7 and 11 participants annually. The intervention aimed to address the unique professional development needs of hospital teachers, mitigate professional isolation, enhance interdisciplinary collaboration, and support evidence-informed practices tailored to students aged 5-17 with complex medical and mental health needs. Data were collected through attendance records, facilitator notes, participant feedback, and reflective forms. Analysis employed a thematic approach using deductive alignment with predefined learning objectives and inductive methods to identify themes. Results indicated the CoP effectively fostered relational trust, professional renewal, adaptable resource co-creation, and sustained engagement despite systemic and bureaucratic constraints. Knowledge translation efforts included podcast interviews, conference presentations, and field trips to showcase and disseminate the CoP model. Recommendations include integrating robust evaluation frameworks at the intervention outset. This intervention provides valuable insights for replicating CoP models, the intervention, within similar interdisciplinary education-healthcare contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».