Probing the complexities of collaboration and collaborative processes
Notice bibliographique
Résumé
System leadership is interested in building staff capacity and student academic improvement. The literature suggests that if we are going to positively impact student achievement as an outcome, teaching within professional learning communities requires skilled and engaged collaborators. This qualitative study has intentionally sought to better understand the complexities involved in collaboration through the lens of nine teachers and four administrators from five different school boards. The methodology included the use of semi-structured interviews and a constructivist framework. The study's participants shared their understandings and experiences regarding collaborative work. It appears issues of engagement, trust and professional relationship are critical to developing collaborative processes that motivate teachers. The study's findings highlight complexities of collaborative work that includes how cultural experience influences our assumptions regarding collaboration. As well, a tension exists between espoused values about collaborative work and what participants report as actual collaborative effort. This study contributes to literature that probes the role of emotions in schools as workplaces---or as Andy Hargreaves suggests, the emotional geographies of teaching. Our work with other educators appears to evoke a range of emotional responses from optimism and hope to resentment and a sense of betrayal. The structure, form and content of collaboration are important, however the relational trust within the collaboration appears to be the glue that binds people, purpose and outcomes together. Effective collaborators appear very skilled in active listening, in leading dynamic conversations, in facilitating and guiding collective inquiry. Finally, the role of leadership cannot be underestimated as leaders make important connections with others as co-collaborators and make important connections for others in illuminating what is essentially a moral purpose in our efforts to improve schools. Recommendations for practice and further research include the need for leaders to become skilled and critical coaches of collaborative work as well as skilled facilitators who empower others to become more reflective and collaborative.
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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 | 0,035 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,055 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».