Has Reflective Practice Done More Harm than Good in Teacher Education?
Notice bibliographique
Résumé
Why do we emphasize reflective practice so extensively in pre-service teacher education? What evidence do we have that frequent references to reflection are improving the quality of the teachers we prepare for certification and careers in teaching? Whatever reflection and reflective practice are, they are not ends in themselves; hopefully, they are means to the end of better teaching practices and better learning by students in schools. In this article I explore reflection and reflective practice from several perspectives, including my personal experiences as a teacher educator working with individuals preparing to become teachers of physics. The question asked in the title captures my fear that the ways teacher educators have responded to and made use of the concepts of reflection and reflective practice may be doing more harm than good in pre-service teacher education. To begin, I consider teacher education practices before and after the arrival of the term reflective practice. I then consider elements of Schön’s (1983) work and review five articles about reflective practice in teacher education; this is not a formal literature review, but rather an effort to show how virtually every article about reflective practice seems to be driven by its author’s personal perspective. The article continues with personal interpretations and illustrations and concludes with five generalizations about teacher education practices that indicate that much more work needs to be done if references to reflection are to do more good than harm in preservice teacher education programs.
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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 | 0,105 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,076 |
| Communication savante | 0,024 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».