The impact of the Downey walk-through approach on effective instructional leadership practices, teacher self-reflection, and on enhancing student learning
Notice bibliographique
Résumé
Principals play a crucial role in enhancing teaching and learning as they serve as curriculum, assessment, and instructional leaders.They must work with teachers to strengthen skills and collect, analyze, and reflect on data in ways that stimulate higher student learning.One potential strategy for providing this leadership is the classroom walk-th¡ough.The Downey Walk-through with Reflective Inquiry (DWRI) approach increases the visibility of the principal with a primary purpose of providing a structure for dialogue between principal and teacher regarding what goes on in the classroom through a professional conversation about practice (Downey, Steffy, English, Frase, & Poston, 2004).The primary focus of the walk-through centres on collaborative supervision and reflective interaction, interdependent relationship building, and curriculum and instructional alignment.Walk-throughs are intended to be separate from any formal teacher evaluation process; the process gets principals into classrooms on a regular basis and with a specific reason in mind.The purpose of this study is to contribute to the existing body of research that focuses on the role of the school principal as an effective instructional leader and the influence that role has on the reflective practice of teachers to influence student learning.Four Manitoba principals trained in DWRI and four Manitoba teachers were interviewed in this study.The analysis of the data revealed that as a result of regular walk-throughs and increased visibility, all four principals believed that walk-throughs enhanced their effectiveness as instructional leaders focused on student learning.They achieved a better feedback, guidance, ideas, and patience.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».