Emerging issues in Higher Education leadership in relation to liminal COVID-19 contexts
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to explore the positive and negative impacts of the COVID-19 pandemic on Western higher education leadership, primarily as the pandemic either increased the existing challenges in higher education leadership or opened a pathway for innovation and experimentation due to the liminal environment. Understanding that leadership effectiveness centres on the tripartite elements of leader, follower and context, this qualitative study sought to understand how the liminal context of a global pandemic affected the leadership of higher education institutions. Accordingly, this qualitative study uses a phenomenological and grounded theory approach. The team facilitated semi-structured interviews, and at the height of COVID-19, when higher education leaders became less available due to the challenges posed by the emerging context, we hosted the interview questions in a Google Form and solicited written responses. Our sample included 18 higher education leaders from Canada, South Africa and USA: 5 semi-structured interviews and 13 Google Forms. The emerging issues in higher education leadership moved into sharper focus during the COVID-19 pandemic. As such, the emerging issues and the emergent leadership wisdom to address them accord well with the existing literature on skills leadership and emergent leadership in liminal contexts. The study uncovered the utility of the Polyhedron model of wise leadership as a meaningful mindset to drive effective leadership in the liminal pandemic context.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».