A STUDY IN CREATING PROFESSIONAL LEARNING COMMUNITIES: TWO SCHOOLS ' EXPERIENCES
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the province of Alberta many schools are working to attain the somewhat elusive goal of becoming a "Learning Community". This study is about the journey two schools in East Central Alberta, separated by distance and a lack of cooperative tradition, undertook to become a Learning Community. It is also a study that looks at the nature of a Learning Community, and the consequences- intended and unintended- that result when school staffs engage in professional development with the learning community as an organizing principle. It is clear that professionals, working in a supportive and nurturing context, will be motivated to seek out meaningful professional development (PD) opportunities that will benefit their classrooms. Parents and students expect that teachers will network in order to seek out the PD that will create the most positive changes within their classrooms. However, trust and motivation among teachers are the essential intrinsic ingredients in the creation of a Professional Learning Community (PLC), and as the schools involved in this study have shown, they cannot be encouraged or developed overnight. These ingredients have to be slowly mixed in for the PLC model to become sustainable over the long term. Acknowledgements To my wife Tara, and my children Cora, Tristan, Tiara and Cade, thank you for encouraging me, your enduring patience with the long work hours, and the continuous support for my participation in this programme. Thank you to my parents, Wayne and Janet, for helping me realize that becoming a teacher was my calling in life.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,056 | 0,024 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».