Partners in Education: Leveraging School Social Workers to Support Transformative Equity and Well-Being Work in an Ontario K-12 Public School Board
Notice bibliographique
Résumé
School social workers (SSWs) have been an integral part of Ontario’s K-12 public education system for over one hundred years. Their unique training, skill set, and practice perspectives enables provision of comprehensive services benefitting the whole school community. The social work profession is grounded in a code of ethics committed to the advancement of social justice for all and draws from a rich history of critical theorizing and evidence-based practice to further this goal. These features of the profession ideally position SSWs to serve as leaders and partners in the school mission, particularly at a time when the need for transformative change to support all students is recognized. Yet SSWs frequently remain underutilized resources in schools. This Organizational Improvement Plan (OIP) addresses the problem of practice (PoP): the underutilization of SSWs as leaders and change partners at Leaders in Learning District School Board (LLDSB). As a former Mental Health Lead and current frontline social worker, union leader, professional practice facilitator, and member of key provincial advisory groups, I explore the organizational context at LLDSB and propose a solution to the PoP; a pilot project to promote role integration of SSWs using implementation science. Transformational and critical leadership perspectives underpin the approach to change. I develop a complementary framework for leading the change; a detailed implementation, monitoring, and evaluation plan supported by Plan-Do-Study-Act cycles; and a plan to communicate the need for change. I conclude by discussing how the change can be institutionalized and sustained beyond the pilot project.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».