Culturally Responsive Leadership: Fostering a Shared Vision of Culturally Responsive Teaching for Learners of English as an Additional Language
Notice bibliographique
Résumé
Schools in Alberta are becoming increasingly diverse, leaving teachers feeling unprepared with how to best support students. Given the persistence of these challenges and the increasing population of students who are English as an Additional Language (EAL) the aim of this study was to determine ways in which leaders can lead a culturally responsive school. To begin to support this diverse group of students, leaders must lead culturally responsive schools to meet the needs of all learners and help build a sense of belonging for students. To achieve this, researchers have identified that educational leaders must support their teachers \nwith professional learning to implement and sustain culturally responsive teaching practices and promote a culturally responsive school culture. This capstone study provides a review of the literature regarding what Culturally Responsive Teaching (CRT) is and how it both impacts students’ learning and helps build a sense of belonging for students. From a leadership perspective, this capstone study focuses on how leaders can foster a shared vision for culturally responsive schools and what their role is in supporting teachers in self-reflection and professional development in CRT. Implementation of these strategies promote the academic achievement of EAL students by helping them feel engaged and motivated to learn. Following the literature review, recommendations are provided to suggest strategies school leaders can implement to promote a culturally responsive school culture that helps bridge the gap for EAL learners. \nKeywords: educational leadership, culturally responsive leadership, culturally responsive teaching, culturally responsive schools, student achievement, ELL, ESL, unconscious bias, sense of belonging, shared vision, professional development, change agents, collaborative learning, trust
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».