MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7155756865

New Principals Leading Change: Disrupting the Status Quo through Critically Conscious Principal Reciprocal Mentoring

2022· dissertation· en· W7155756865 sur OpenAlexaboutno aff
Ian Soren Levings

Notice bibliographique

RevueKU ScholarWorks (The University of Kansas) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal (computer security)Status quoReciprocalLeverage (statistics)PerceptionLeadership styleShared leadershipTransformational leadership
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation focused on the extent to which principal mentoring supported new principals’ leadership for equitable outcomes for all students. Using a human-centered leadership framework, three principal mentoring pairs participated in a two-month study of their mentoring practices. A combination of individual and group interviews was used to explore the kinds of mentoring practices that were used and their impact on decision making and leadership in three Canadian elementary schools. Findings included the importance of social-emotional leadership. New principals needed encouragement and support as they led their schools through the COVID-19 pandemic. Understanding and awareness of current bias did not shift through conversations between mentors and mentees. Mentors and mentees engaged in storytelling and rehashing one’s “aha moments.” These past reflections affirmed existing assumptions and did not appear to shift mentees’ mindsets or lead to resolutions for practice in future dilemmas. Mentors did not report discourse patterns that challenged existing practice or offered insight into tactics that might leverage participatory decision-making for long-term change. The results suggest the need for a structured principal mentoring program that focuses on leadership for equity. This approach to mentoring can be taught.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKU ScholarWorks (The University of Kansas)Même sujetTeacher Education and Leadership StudiesTravaux en français237 207