Moving educational leaders from implicit to explicit leadership: an action research study
Notice bibliographique
Résumé
This study examines whether senior educational leaders from publicly funded school boards, colleges and universities in Ontario make decisions with primarily implicit or explicit models of leadership; and whether implicit leaders might find an explicit framework useful, such as one developed by the researcher (SELF—Success-Evoking Leadership Framework) or one that they construct. Using a customized survey, most leaders indicated they do not rely on explicit models of leadership. They were asked about their experience with explicit leadership models and whether they would agree to be interviewed, as a potential prelude to participating in the action research component—two additional interviews, four telephone conversations, daily e-mails and a daily log. Survey findings concluded that 82.1% of respondents were in their present position for less than seven years, and in educational leadership for eleven to twenty years. On leadership models, empowerment was used most (27.8%) with all the others being used equally (16.7–20.4%). Most used both an explicit and intuitive leadership model (39.9%), principally from experimentation, but 25% from graduate school. The basic analysis of the interviews was done with a word count. Of the leadership “keywords” selected by the researcher, principally from SELF, the most used were “values” and “learning” (eight times each). Many of the keywords unexpectedly appeared only once or twice, possibly indicating lack of a common vocabulary among senior educational leaders in Ontario. The researcher selected three primarily “intuitive” participants by balancing seven criteria. All met as scheduled, processed their e-mails and logs daily, and reflected on the relationship between their tasks and SELF, to which the researcher reflected in turn, with personal observation and experience. All concluded SELF had provided insight into their tasks and provided more “intention” regularly to their leadership, affirming for the researcher that an explicit leadership model can assist educational leaders in their mission, vision, values, culture, processes, decisions and actions. As a result of using SELF as a coaching vehicle, the researcher has amended SELF and recommended areas for further study.
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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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».