Chronic Disruptions and their Effects on Educational Leaders: COVID-19 Disruption in Post-Secondary Education
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores how post-secondary education leaders perceive, experience, and respond to disruptions, using the COVID-19 pandemic as a key context. The research used a grounded theory approach to capture personal experiences and leadership insights to disruption. A total of 28 post-secondary education leaders, mostly from Western Canada were selected to participate through purposeful sampling. Data were gathered through World Café discussions, in-depth interviews, and expert reviews. Thematic analysis was used to identify key insights. Participants described disruptions as characterized by fear, uncertainty, and institutional struggles. The sudden move to remote learning revealed challenges in governance, decision-making, and crisis preparedness, along with political pressures. The crisis disruption also affected socio-emotional well-being, with both leaders and students experiencing stress, isolation, and anxiety. The growing need for mental health support highlighted the importance of stronger well-being initiatives. The study found that effective leadership during disruptions required adaptability, empathy, and quick decision-making. Leaders who embraced collaboration and flexibility were more successful, though the urgency of the crisis disruption sometimes made it hard to include all stakeholders in decision-making. Institutions had to quickly adopt new technology, including online learning and AI. While this improved access to education, it also raised concerns about engagement and quality. Leaders who encouraged innovation and adaptability during disruptions helped institutions adjust more effectively. The study emphasizes the need to improve leadership training, crisis management, and policy development in post-secondary. It also recommends institutions to strengthen mental health support, promote fairness, and advance digital learning while preparing for future disruptions. By focusing on adaptability and resilience, education leaders can build stronger, more sustainable learning environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».